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.

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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

BTL-Stereo	0.18 1	0.21 32	0.86 8	0.07 62	0.02 6	0.09 1	0.01 11	0.47 2	0.79 28	0.04 1	0.43 69	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 53	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

S2M2_XL	0.22 2	0.33 134	1.17 26	0.07 62	0.11 98	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 9	0.73 90	0.07 30	0.17 49	0.39 9	0.20 35	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.25 3	0.26 67	1.04 13	0.07 62	0.14 130	0.92 14	0.03 46	0.83 5	0.37 3	0.05 2	0.22 51	0.04 5	0.15 46	0.67 27	0.17 28	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

GeoVLM	0.25 3	0.17 9	0.61 1	0.01 1	0.08 62	1.22 40	0.00 1	0.95 7	0.70 9	0.35 73	0.03 8	0.06 18	0.10 24	0.31 2	0.36 88	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

MonSter++	0.25 3	0.17 9	0.64 2	0.01 1	0.08 62	1.24 55	0.00 1	0.96 8	0.70 9	0.32 62	0.03 8	0.06 18	0.11 33	0.31 2	0.37 95	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

FoundationStereo	0.26 6	0.29 86	1.25 38	0.24 140	0.10 84	0.41 5	0.07 93	0.57 3	0.80 30	0.24 35	0.03 8	0.09 51	0.37 106	0.46 12	0.12 6	0.03 431	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

HiDET	0.34 7	0.16 3	0.67 4	0.01 1	0.10 84	1.18 30	0.01 11	2.53 25	0.71 12	0.29 47	0.06 22	0.07 30	0.12 39	0.35 7	0.42 115	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

LCMNet	0.34 7	0.16 3	0.75 5	0.02 7	0.10 84	1.21 36	0.01 11	2.64 29	0.73 19	0.24 35	0.05 21	0.06 18	0.17 49	0.32 5	0.39 101	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

LACA1	0.35 9	0.23 45	0.80 6	0.02 7	0.04 18	1.09 19	0.00 1	2.95 39	0.68 8	0.18 20	0.02 1	0.12 62	0.05 6	0.66 26	0.06 1	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

Wavelet-MonSter	0.35 9	0.28 79	1.43 58	0.03 15	0.40 269	1.20 35	0.00 1	1.14 11	0.82 35	0.27 41	0.04 18	0.05 9	0.08 15	0.96 59	0.20 35	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 105

BridgeDepth_RVC	0.36 11	0.20 26	1.10 17	0.02 7	0.29 229	0.97 17	0.00 1	2.19 20	0.73 19	0.13 12	0.17 43	0.09 51	0.55 150	0.68 31	0.13 11	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.36 11	0.16 3	0.83 7	0.01 1	0.10 84	1.19 31	0.00 1	2.37 23	0.71 12	0.52 129	0.04 18	0.07 30	0.26 73	0.36 8	0.43 117	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

Foundation-i32	0.38 13	0.27 73	1.00 12	0.07 62	0.08 62	0.40 4	0.06 82	3.18 64	0.74 22	0.08 6	0.02 1	0.88 185	0.08 15	0.51 14	0.13 11	0.01 270	0.07 437	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

BridgeDepth	0.38 13	0.26 67	1.19 28	0.01 1	0.04 18	1.19 31	0.03 46	2.97 43	0.73 19	0.21 29	0.02 1	0.15 68	0.10 24	0.64 24	0.09 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA2	0.41 15	0.49 274	1.83 108	0.01 1	0.11 98	1.09 19	0.01 11	2.98 45	0.79 28	0.19 23	0.07 23	0.12 62	0.06 10	0.34 6	0.08 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch	0.42 16	0.84 407	0.64 2	0.32 158	0.08 62	1.22 40	0.41 243	0.96 8	0.70 9	0.31 57	0.03 8	0.06 18	1.19 238	0.31 2	1.28 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.04 212

Test_v1	0.42 16	0.34 150	1.26 39	0.06 48	0.13 123	1.31 75	0.05 72	2.71 30	0.86 44	0.16 16	0.60 78	0.08 44	0.05 6	0.62 22	0.12 6	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 165

LGtest1	0.42 16	0.33 134	1.42 55	0.13 112	0.16 145	0.98 18	0.01 11	2.30 22	0.96 67	0.21 29	0.07 23	0.08 44	0.10 24	1.10 68	0.31 76	0.01 270	0.09 463	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.02 105

MonStereo	0.44 19	0.23 45	1.44 61	0.05 39	0.77 350	1.17 25	0.01 11	3.17 60	0.72 14	0.28 42	0.18 44	0.06 18	0.04 1	0.54 15	0.17 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.01 24

Monster-pub-eth3d	0.44 19	0.23 45	1.44 61	0.05 39	0.77 350	1.17 25	0.01 11	3.17 60	0.72 14	0.28 42	0.18 44	0.06 18	0.04 1	0.55 16	0.17 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.01 24

3.25w_new	0.45 21	0.25 60	1.29 41	0.02 7	0.08 62	1.25 60	0.01 11	3.39 89	0.91 62	0.33 68	0.16 36	0.07 30	0.42 128	0.57 17	0.25 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

3.25w	0.45 21	0.25 60	1.29 41	0.02 7	0.08 62	1.25 60	0.01 11	3.39 89	0.91 62	0.33 68	0.16 36	0.06 18	0.42 128	0.57 17	0.25 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

MLG-Stereo_test3	0.45 21	0.31 103	1.35 51	0.06 48	0.17 156	1.30 73	0.01 11	3.52 108	0.77 26	0.15 14	0.07 23	0.06 18	0.07 12	0.74 34	0.22 40	0.02 384	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

S2M2_L	0.46 24	0.39 198	1.17 26	0.37 176	0.17 156	1.14 23	0.01 11	1.46 13	1.83 100	0.19 23	0.87 103	0.13 66	0.19 54	0.57 17	0.43 117	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.21 438	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 24	0.23 45	1.44 61	0.05 39	0.77 350	1.17 25	0.01 11	3.17 60	0.72 14	0.28 42	0.18 44	0.07 30	0.04 1	0.83 45	0.17 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.01 24

asd	0.49 26	0.16 3	1.57 81	0.04 30	0.72 344	1.24 55	0.05 72	2.80 35	0.84 36	0.45 114	0.50 73	0.06 18	0.56 153	0.58 20	0.24 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

4.5_new	0.49 26	0.17 9	1.73 102	0.06 48	0.30 231	1.23 45	0.07 93	3.11 51	0.87 50	0.45 114	0.66 85	0.05 9	0.19 54	0.67 27	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

4.5w-stereo	0.49 26	0.17 9	1.73 102	0.06 48	0.30 231	1.23 45	0.07 93	3.11 51	0.87 50	0.45 114	0.66 85	0.05 9	0.19 54	0.67 27	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

IGEV	0.50 29	0.22 37	1.52 76	0.08 76	1.85 461	1.34 81	0.37 232	2.03 17	0.93 65	0.29 47	0.08 29	0.07 30	0.09 20	0.90 54	0.22 40	0.02 384	0.04 373	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

FlowAnything_test	0.51 30	0.33 134	2.09 150	0.15 117	0.15 137	1.71 134	0.03 46	1.76 14	0.49 5	1.10 174	0.77 93	0.03 2	0.05 6	0.61 21	0.66 172	0.05 466	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.02 105

asda	0.52 31	0.19 20	1.61 86	0.03 15	0.61 326	1.26 65	0.08 102	3.20 69	0.84 36	0.41 98	0.29 58	0.05 9	0.72 174	0.77 42	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

4.25_new	0.52 31	0.18 14	1.42 55	0.03 15	0.88 362	1.23 45	0.04 56	3.18 64	0.85 41	0.32 62	0.77 93	0.05 9	0.42 128	0.83 45	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

4.5w_new	0.52 31	0.18 14	1.42 55	0.03 15	0.88 362	1.23 45	0.04 56	3.18 64	0.85 41	0.32 62	0.77 93	0.05 9	0.42 128	0.83 45	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

4.25w-stereo	0.52 31	0.18 14	1.43 58	0.03 15	0.88 362	1.23 45	0.04 56	3.18 64	0.85 41	0.32 62	0.77 93	0.05 9	0.42 128	0.83 45	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

3w_stereo	0.53 35	0.23 45	1.53 77	0.03 15	0.02 6	1.25 60	0.02 37	3.34 86	0.88 55	0.44 110	0.43 69	0.07 30	1.04 210	1.04 64	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

4w-stereo	0.55 36	0.18 14	1.39 53	0.02 7	0.35 256	1.26 65	0.06 82	3.13 54	0.86 44	0.28 42	0.82 101	0.06 18	0.67 166	1.59 100	0.25 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

2.75w_new	0.55 36	0.23 45	1.43 58	0.04 30	0.12 114	1.25 60	0.08 102	3.20 69	0.86 44	0.39 90	0.16 36	0.07 30	0.88 194	1.99 125	0.24 48	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

2w_stereo	0.56 38	0.19 20	1.31 46	0.03 15	0.10 84	1.22 40	0.04 56	3.42 99	0.81 32	0.79 155	0.73 90	0.07 30	1.24 243	0.81 44	0.37 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

dual_stereo	0.56 38	0.32 116	1.08 16	0.07 62	0.11 98	0.77 10	0.03 46	3.60 114	1.17 82	0.12 9	0.03 8	0.20 82	0.11 33	2.77 149	0.51 149	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.16 472	0.00 1	0.02 105

AdaDepth	0.57 40	0.22 37	2.33 176	0.12 96	1.26 406	1.59 115	0.07 93	1.03 10	0.97 68	0.21 29	0.42 67	0.08 44	0.30 92	2.28 136	0.26 57	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.20 496	0.01 37	0.01 24

MLG-Stereo_test2	0.57 40	0.28 79	1.20 32	0.07 62	0.68 335	1.34 81	0.02 37	3.39 89	1.41 87	0.06 3	0.02 1	0.12 62	0.10 24	2.37 138	0.31 76	0.01 270	0.08 451	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

GEAStereo	0.59 42	0.22 37	1.14 23	0.16 121	0.19 183	1.96 161	0.73 342	3.39 89	0.84 36	0.52 129	0.65 82	0.19 76	0.48 139	0.83 45	0.14 15	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.17 398	0.12 381

Zero-FE251	0.62 43	0.53 298	2.17 165	0.37 176	0.30 231	1.84 148	0.06 82	2.60 27	0.31 2	2.21 197	0.23 52	0.09 51	0.39 113	0.67 27	0.52 151	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.07 295

3.75w	0.62 43	0.16 3	1.33 49	0.02 7	1.27 409	1.25 60	0.01 11	3.23 73	0.87 50	0.38 82	0.23 52	0.07 30	0.40 114	2.96 154	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

LG-G_1	0.62 43	0.31 103	1.19 28	0.07 62	0.11 98	1.81 145	0.02 37	3.74 127	0.88 55	0.23 32	0.03 8	0.09 51	0.08 15	3.39 169	0.27 65	0.02 384	0.08 451	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.02 105

LG-G	0.62 43	0.31 103	1.19 28	0.07 62	0.11 98	1.81 145	0.02 37	3.74 127	0.88 55	0.23 32	0.03 8	0.09 51	0.08 15	3.39 169	0.27 65	0.02 384	0.08 451	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.02 105

1w_stereo	0.64 47	0.16 3	1.24 36	0.09 82	0.50 303	1.19 31	0.08 102	3.24 75	0.84 36	0.48 119	2.37 179	0.04 5	1.57 271	0.84 52	0.10 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

LG-Stereo_L2	0.64 47	0.33 134	1.46 67	0.10 85	0.18 171	1.30 73	0.19 178	3.53 110	0.72 14	0.20 25	0.02 1	0.06 18	0.07 12	4.19 200	0.36 88	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

252Zero-FE	0.66 49	0.23 45	1.24 36	1.10 296	0.07 44	1.31 75	0.02 37	3.33 84	1.14 78	1.34 180	1.74 149	0.04 5	0.05 6	1.11 69	0.40 108	0.00 1	0.05 391	0.00 1	0.02 379	0.02 99	0.02 105

qwe	0.66 49	0.19 20	1.64 91	0.05 39	1.17 401	1.23 45	0.03 46	3.35 87	0.88 55	0.51 126	0.38 64	0.04 5	0.17 49	3.22 162	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

2.25w	0.67 51	0.20 26	1.40 54	0.04 30	0.13 123	1.21 36	0.05 72	3.23 73	0.87 50	0.36 75	1.17 121	0.07 30	0.69 169	3.67 179	0.30 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

MLG-Stereo_test1	0.67 51	0.23 45	1.05 14	0.06 48	1.40 423	1.24 55	0.00 1	3.56 112	1.36 85	0.06 3	0.04 18	0.08 44	0.10 24	4.03 195	0.14 15	0.01 270	0.07 437	0.00 1	0.01 351	0.01 37	0.02 105

2.5w	0.68 53	0.23 45	1.29 41	0.04 30	0.31 242	1.26 65	0.09 110	3.24 75	0.86 44	0.42 105	0.59 76	0.03 2	0.56 153	4.36 208	0.24 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

RAStereo	0.68 53	0.42 229	3.15 286	0.18 129	0.52 311	1.17 25	0.02 37	3.16 59	0.98 69	0.51 126	1.43 132	0.16 69	0.22 62	0.75 39	0.83 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 268	0.02 105

3.5w_stereo	0.69 55	0.23 45	1.44 61	0.02 7	0.14 130	1.24 55	0.03 46	3.53 110	0.90 61	0.20 25	1.48 135	0.07 30	0.50 144	3.73 181	0.30 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

LG-Stereo_L1	0.69 55	0.32 116	1.21 35	0.10 85	0.16 145	1.38 86	0.20 184	2.44 24	0.72 14	0.20 25	0.02 1	0.06 18	0.06 10	6.49 304	0.36 88	0.01 270	0.04 373	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

SGD-Stereo	0.69 55	0.30 98	1.15 25	0.25 142	0.12 114	1.26 65	0.29 212	1.87 16	0.62 7	0.50 125	0.51 74	0.08 44	0.11 33	6.67 320	0.09 3	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 24

Foundation-i1b	0.70 58	0.23 45	1.20 32	0.06 48	0.05 24	0.78 11	0.04 56	5.01 215	1.58 92	0.40 95	0.64 81	1.08 193	1.16 230	1.45 92	0.31 76	0.01 270	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

Pro-Stereo	0.70 58	0.22 37	0.87 9	0.10 85	0.04 18	3.79 377	0.04 56	0.46 1	0.94 66	0.10 7	0.03 8	0.03 2	0.04 1	6.91 336	0.14 15	0.02 384	0.01 193	0.00 1	0.27 528	0.01 37	0.01 24

MatchStereo	0.70 58	0.35 165	2.06 142	0.05 39	0.01 1	0.93 16	0.01 11	4.29 157	3.44 212	0.10 7	1.13 116	0.18 74	0.25 66	0.76 41	0.39 101	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
water-stereo	0.70 58	0.29 86	3.07 279	0.08 76	0.07 44	1.54 111	0.15 156	4.01 144	1.41 87	0.59 142	1.31 126	0.26 103	0.24 64	0.43 11	0.39 101	0.02 384	0.06 413	0.00 1	0.02 379	0.02 99	0.01 24

GIP-stereo	0.70 58	0.44 248	1.70 100	1.52 359	0.75 346	1.48 103	0.05 72	4.18 153	1.10 74	0.18 20	0.42 67	0.58 166	0.38 110	0.65 25	0.46 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 24

DEFOM-Stereo	0.70 58	0.29 86	1.62 88	0.16 121	0.06 36	1.95 158	0.45 256	0.88 6	0.74 22	0.55 137	0.51 74	0.14 67	0.09 20	6.32 290	0.20 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

Monster-pub-mixall	0.72 64	0.39 198	0.98 10	0.04 30	0.12 114	1.23 45	0.01 11	2.74 33	0.86 44	0.86 159	0.39 66	0.07 30	0.09 20	6.24 281	0.32 80	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.03 165

MLG-Stereo	0.72 64	0.23 45	1.13 18	0.06 48	0.16 145	1.24 55	0.00 1	3.84 135	1.40 86	0.06 3	0.03 8	0.08 44	0.10 24	5.71 259	0.16 22	0.01 270	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

GREAT-IGEV	0.72 64	0.29 86	1.91 118	1.31 326	0.40 269	1.41 95	0.08 102	2.29 21	2.48 129	0.18 20	0.69 88	0.10 57	0.34 100	1.72 106	0.37 95	0.00 1	0.09 463	0.00 1	0.22 509	0.10 311	0.41 514
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Foundation-i1c-attn	0.73 67	0.21 32	1.13 18	0.07 62	0.01 1	0.88 13	0.04 56	4.81 196	1.85 102	0.36 75	0.78 98	0.35 133	1.66 278	2.16 133	0.30 69	0.02 384	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212

IGEV-Stereo++	0.74 68	0.23 45	1.31 46	0.06 48	1.62 435	1.95 158	0.01 11	3.29 80	1.81 97	0.38 82	1.68 146	0.10 57	1.16 230	0.91 55	0.19 34	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.01 24

GSStereo	0.75 69	0.22 37	1.14 23	0.69 235	0.19 183	1.96 161	0.73 342	4.64 184	2.10 108	0.31 57	0.65 82	0.43 145	0.48 139	0.83 45	0.14 15	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.12 459	0.17 398	0.13 393

GLC_STEREO	0.75 69	0.29 86	1.19 28	0.55 209	0.01 1	1.98 164	0.57 296	3.07 47	3.02 175	0.90 162	1.48 135	0.19 76	0.40 114	0.93 56	0.36 88	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.02 105

VIP-Stereo	0.76 71	0.66 354	2.08 149	0.09 82	0.27 218	1.99 166	0.11 122	3.32 82	0.80 30	0.48 119	1.27 124	0.28 111	0.11 33	3.06 158	0.41 110	0.00 1	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.12 381

rvit_stereo_0081_aga	0.76 71	0.51 285	3.29 297	0.11 94	0.25 208	1.73 138	0.22 191	3.68 116	2.54 137	0.26 40	0.16 36	0.27 107	0.30 92	1.31 80	0.36 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 348	0.04 212

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 71	0.27 73	2.85 241	0.73 237	1.14 396	1.41 95	0.61 306	4.07 145	1.14 78	1.54 186	0.15 33	0.11 59	0.12 39	0.74 34	0.23 43	0.01 270	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.12 381

DispViT+	0.77 74	0.39 198	2.67 211	0.05 39	1.41 425	1.70 132	0.01 11	2.95 39	3.28 198	0.41 98	0.35 63	0.17 70	0.28 78	0.46 12	0.27 65	0.01 270	0.96 588	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 24

testlalala	0.77 74	0.27 73	2.86 245	0.74 240	1.15 397	1.41 95	0.61 306	4.07 145	1.14 78	1.54 186	0.15 33	0.11 59	0.12 39	0.74 34	0.23 43	0.01 270	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.11 364

GCAPDPT-zeroshot	0.77 74	0.27 73	2.85 241	0.74 240	1.15 397	1.41 95	0.61 306	4.07 145	1.14 78	1.54 186	0.15 33	0.11 59	0.12 39	0.74 34	0.23 43	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.11 364

NLSM3	0.78 77	0.33 134	1.31 46	0.06 48	1.93 466	1.22 40	0.05 72	3.26 77	1.87 103	0.34 70	0.87 103	0.12 62	1.04 210	2.53 145	0.74 188	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

LG-Stereo	0.79 78	0.32 116	3.96 355	0.04 30	0.15 137	1.19 31	0.18 176	3.52 108	2.95 163	0.32 62	1.77 151	0.22 94	0.14 45	0.39 9	0.43 117	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.11 332	0.02 105

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 79	0.33 134	2.51 192	0.25 142	0.53 312	1.93 156	0.27 207	5.07 219	1.05 73	0.47 118	0.68 87	0.64 170	0.22 62	0.95 58	0.65 168	0.00 1	0.05 391	0.00 1	0.19 493	0.03 151	0.16 428

MaDis-Stereo	0.80 79	0.69 366	3.02 263	0.33 165	1.83 459	1.22 40	0.06 82	3.41 96	1.49 89	0.31 57	0.38 64	0.42 144	0.51 145	1.14 72	1.21 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.05 252

AEACV	0.80 79	0.29 86	1.70 100	0.96 274	0.24 205	2.03 170	0.88 388	3.50 105	0.88 55	0.34 70	0.20 49	0.29 114	2.01 297	1.77 112	0.33 82	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.29 530	0.10 311	0.09 326

gasm-f	0.81 82	0.25 60	1.66 93	0.16 121	0.28 226	2.77 266	0.91 393	3.39 89	0.84 36	0.52 129	3.10 204	0.19 76	0.71 173	0.73 33	0.28 68	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.21 438	0.12 381

IGEV-RUCA	0.81 82	0.15 1	1.13 18	0.52 201	0.32 245	2.13 180	0.51 275	3.46 102	1.71 95	0.95 164	0.16 36	0.24 99	0.55 150	2.81 151	0.41 110	0.12 503	0.21 544	0.20 554	0.25 520	0.21 438	0.20 456

Foundation-i1a	0.82 84	0.19 20	1.27 40	0.06 48	0.01 1	0.81 12	0.07 93	5.05 216	2.04 106	0.78 154	0.26 56	0.74 179	1.63 276	3.13 161	0.31 76	0.01 270	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 165

VMStereo-Base	0.83 85	0.29 86	1.79 104	0.04 30	0.11 98	1.38 86	0.03 46	2.87 37	3.42 209	0.53 132	1.32 127	0.73 178	0.41 122	3.01 156	0.54 154	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 85	0.33 134	1.98 133	0.92 265	1.27 409	0.54 8	0.11 122	1.35 12	2.94 162	1.67 190	2.09 166	0.20 82	0.31 96	1.57 98	1.07 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.01 24

Pointernet	0.84 87	0.35 165	2.00 137	0.12 96	0.13 123	1.77 140	0.06 82	4.87 201	2.53 135	0.14 13	2.11 169	0.76 182	0.44 134	1.02 62	0.32 80	0.00 1	0.04 373	0.00 1	0.15 469	0.02 99	0.01 24

monsters	0.87 88	0.28 79	1.54 78	0.47 196	2.71 503	1.38 86	0.01 11	3.14 55	0.81 32	0.32 62	0.48 72	0.05 9	0.13 44	5.72 260	0.42 115	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

castereo	0.87 88	0.60 328	1.07 15	0.34 170	0.17 156	1.89 152	0.79 360	4.84 200	2.05 107	0.65 147	2.55 185	0.31 121	0.40 114	1.02 62	0.38 100	0.01 270	0.09 463	0.00 1	0.24 515	0.03 151	0.02 105

zero-FE	0.88 90	0.27 73	2.12 157	0.21 134	1.63 436	1.75 139	0.83 370	3.08 48	0.61 6	0.15 14	0.13 32	0.29 114	0.44 134	3.38 168	1.07 256	0.02 384	0.02 281	0.00 1	0.05 423	1.47 566	0.03 165

rvit_stereo_0081	0.88 90	0.28 79	1.81 105	0.62 221	0.13 123	1.34 81	0.12 130	3.14 55	4.59 284	0.43 108	0.30 59	0.54 162	0.11 33	3.89 185	0.36 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

rvit_stereo_0082	0.88 90	0.28 79	1.81 105	0.62 221	0.13 123	1.34 81	0.12 130	3.14 55	4.59 284	0.43 108	0.30 59	0.54 162	0.11 33	3.89 185	0.36 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

rvit_stereo_0080	0.88 90	0.51 285	3.12 283	0.07 62	0.12 114	1.31 75	0.37 232	3.78 130	3.29 200	0.56 138	1.13 116	0.40 137	0.76 178	1.71 103	0.47 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 212

whm_eth	0.88 90	0.51 285	3.12 283	0.07 62	0.12 114	1.31 75	0.37 232	3.78 130	3.29 200	0.56 138	1.13 116	0.40 137	0.76 178	1.71 103	0.47 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 212

AIO_test	0.90 95	0.40 210	1.67 97	0.14 113	0.16 145	2.97 297	0.83 370	3.61 115	2.67 142	0.29 47	0.71 89	1.50 212	0.29 83	2.37 138	0.13 11	0.00 1	0.04 373	0.00 1	0.08 436	0.03 151	0.03 165

LoS	0.91 96	0.34 150	2.10 155	0.38 180	0.13 123	2.47 218	0.26 204	5.00 213	2.74 151	0.89 161	0.21 50	0.49 155	0.36 103	1.97 124	0.67 174	0.02 384	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.01 24
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 97	0.30 98	1.91 118	0.43 188	2.63 499	1.21 36	0.01 11	3.11 51	0.76 25	0.46 117	1.44 133	0.05 9	0.09 20	5.66 255	0.50 147	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

Foundation-i1	0.94 98	0.24 58	1.30 44	0.10 85	1.38 420	1.10 21	0.05 72	5.89 283	2.14 110	0.54 134	1.93 158	1.14 196	1.05 213	1.56 97	0.30 69	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

BStereo	0.94 98	0.43 240	8.86 525	0.53 202	0.44 278	1.17 25	0.09 110	3.17 60	1.00 70	0.54 134	0.19 47	0.36 134	0.10 24	1.04 64	0.78 205	0.01 270	0.01 193	0.02 479	0.03 397	0.02 99	0.06 274

AIO-Stereo	0.94 98	0.22 37	1.20 32	0.06 48	0.08 62	2.36 206	0.62 312	5.50 257	2.61 139	0.30 52	3.32 212	0.41 140	0.25 66	1.12 71	0.17 28	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.35 547	0.06 247	0.12 381

DDF-Stereo	0.95 101	0.28 79	1.59 84	0.30 150	1.76 452	1.79 143	0.83 370	3.02 46	0.78 27	0.17 19	0.09 31	0.28 111	0.49 142	4.53 212	1.13 265	0.02 384	0.04 373	0.00 1	0.11 454	1.70 570	0.04 212

SMoEStereo_RVC	0.95 101	0.35 165	1.37 52	0.63 226	0.07 44	2.07 172	0.16 162	2.88 38	1.68 93	0.30 52	1.23 123	0.19 76	0.28 78	6.80 326	0.84 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 332	0.13 393

GCAP-Stereo	0.95 101	0.62 337	1.99 135	0.30 150	0.03 16	1.66 123	0.01 11	4.43 166	3.00 172	1.63 189	1.17 121	1.39 204	0.76 178	1.31 80	0.55 155	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.12 348	0.02 105

111111	0.97 104	0.19 20	1.49 70	0.06 48	1.12 392	1.43 100	0.05 72	4.77 194	1.70 94	0.44 110	2.88 193	0.09 51	0.17 49	4.66 219	0.20 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.01 24

fffft	0.97 104	0.29 86	1.69 99	0.03 15	0.05 24	2.12 179	0.65 319	3.44 101	1.87 103	0.34 70	0.60 78	0.23 95	0.20 58	6.69 321	0.89 236	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.18 414	0.09 326
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 106	2.14 541	1.55 79	0.88 257	0.26 215	0.56 9	0.04 56	2.80 35	0.86 44	0.30 52	0.80 99	0.21 92	2.33 313	6.17 276	0.37 95	0.00 1	0.07 437	0.00 1	0.17 480	0.01 37	0.01 24

Occ-G	0.98 106	0.38 194	1.82 107	0.15 117	0.18 171	1.45 102	0.69 331	3.15 58	2.25 118	1.45 182	0.59 76	5.06 358	0.54 149	0.75 39	0.77 202	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.17 480	0.16 384	0.01 24

CASnet	0.98 106	0.32 116	1.62 88	0.65 229	0.07 44	2.11 177	0.14 150	3.50 105	4.03 251	3.77 248	1.41 131	0.31 121	0.29 83	0.80 43	0.57 157	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 106	0.42 229	1.86 110	0.07 62	0.22 197	1.65 122	0.02 37	4.07 145	6.33 371	0.72 150	1.54 138	0.43 145	0.64 164	1.22 77	0.44 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1
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
MM-Stereo_test2	0.99 110	0.29 86	2.26 171	1.34 330	0.12 114	1.78 142	0.53 277	4.71 191	3.31 202	0.76 152	0.80 99	0.50 158	0.35 101	1.86 117	0.73 186	0.00 1	0.05 391	0.00 1	0.07 431	0.26 467	0.06 274

trnet	0.99 110	0.37 186	1.89 116	0.08 76	0.19 183	1.68 127	0.02 37	4.12 152	6.41 375	0.70 149	1.57 139	0.46 151	0.67 166	1.15 73	0.41 110	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

CroCo-Stereo	0.99 110	0.89 422	3.19 290	0.46 191	0.44 278	0.38 3	0.05 72	4.61 179	3.95 245	0.48 119	1.78 154	1.01 190	0.27 76	1.11 69	1.07 256	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.04 212
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
rvit_stereo_ft	1.00 113	0.78 394	3.84 350	0.84 252	0.36 259	1.23 45	0.24 197	3.81 134	3.76 228	0.37 79	0.87 103	0.74 179	1.12 218	1.18 76	0.76 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.06 274

depthmonostereo	1.01 114	0.50 278	3.16 287	0.12 96	0.09 76	1.43 100	0.04 56	4.97 208	1.51 90	0.90 162	1.46 134	0.98 189	0.94 200	3.45 174	0.46 131	0.02 384	0.10 475	0.00 1	0.02 379	0.04 186	0.01 24

AIO_rvc	1.02 115	0.59 324	1.95 130	0.15 117	0.09 76	3.42 333	0.99 403	4.46 168	2.73 150	0.28 42	1.62 141	1.32 202	0.28 78	2.10 131	0.21 39	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.04 417	0.11 332	0.11 364

RSM++	1.02 115	0.24 58	1.33 49	0.86 255	0.04 18	2.78 267	0.30 218	2.63 28	2.67 142	0.48 119	1.95 160	0.52 159	0.25 66	5.50 251	0.57 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 480	0.11 332	0.09 326

mms	1.03 117	0.54 303	1.58 83	0.05 39	0.36 259	1.52 110	0.08 102	2.97 43	1.84 101	0.38 82	2.94 196	0.32 124	0.25 66	6.82 327	0.39 101	0.00 1	0.04 373	0.00 1	0.00 1	0.17 398	0.28 492

ours_stereo	1.03 117	0.55 307	1.86 110	0.12 96	0.32 245	1.16 24	0.09 110	3.27 79	2.18 113	0.39 90	3.02 200	0.34 132	0.26 73	6.32 290	0.37 95	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.18 414	0.13 393

rvit_stereo_0083	1.03 117	0.26 67	3.09 280	0.49 198	0.09 76	1.27 70	0.24 197	2.72 31	4.60 286	0.38 82	0.77 93	0.78 183	1.18 235	4.35 207	0.33 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 165

EGLCR-Stereo	1.04 120	0.20 26	2.00 137	1.14 304	0.16 145	2.50 222	0.11 122	4.96 207	2.61 139	0.79 155	0.07 23	1.46 210	0.37 106	3.96 192	0.23 43	0.01 270	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 295

gcap_with_dpt	1.05 121	0.35 165	2.77 229	0.75 242	2.11 475	1.83 147	0.32 220	5.92 285	1.24 83	2.11 196	1.14 120	0.47 152	0.47 138	1.07 67	0.22 40	0.03 431	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.13 393

HUF	1.05 121	0.64 341	2.33 176	0.35 173	0.22 197	3.09 308	0.41 243	3.73 126	2.89 159	0.36 75	2.71 190	0.33 128	0.30 92	2.28 136	0.23 43	0.00 1	0.61 583	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.39 509

rrr	1.05 121	0.45 256	3.18 289	0.32 158	0.06 36	2.74 257	0.95 400	3.49 104	1.12 75	0.39 90	0.16 36	0.20 82	0.29 83	6.47 301	0.87 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.06 247	0.10 349

IGEVStereo-DCA	1.06 124	0.45 256	2.06 142	0.32 158	0.06 36	2.74 257	0.84 376	3.71 118	2.27 119	0.39 90	0.16 36	0.20 82	0.29 83	6.47 301	0.87 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.06 247	0.06 274

test_xeample3	1.08 125	0.43 240	3.39 306	0.49 198	0.05 24	2.58 235	0.93 396	3.32 82	1.77 96	0.23 32	0.23 52	0.19 76	0.28 78	6.34 292	0.85 221	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.26 527	0.06 247	0.10 349

tt45	1.09 126	0.35 165	1.49 70	0.39 181	0.23 202	3.50 345	0.14 150	3.35 87	1.81 97	0.36 75	2.04 164	0.27 107	0.26 73	6.84 330	0.63 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.03 165

MGS-Stereo	1.10 127	0.26 67	2.45 183	0.58 215	0.06 36	1.84 148	0.67 325	2.16 19	3.42 209	1.03 166	6.13 301	0.49 155	0.36 103	1.43 87	0.62 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 524	0.00 1

test_for_model	1.12 128	0.22 37	2.65 209	0.69 235	1.55 431	1.40 94	0.17 169	5.56 260	1.01 72	1.11 175	0.08 29	0.23 95	0.07 12	7.29 367	0.24 48	0.01 270	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.11 364

ff7	1.12 128	0.57 315	2.06 142	0.03 15	0.07 44	2.80 270	0.84 376	3.71 118	2.27 119	0.38 82	1.06 107	0.20 82	0.40 114	7.12 357	0.49 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.09 300	0.06 274

ffff	1.12 128	0.57 315	2.06 142	0.03 15	0.07 44	2.80 270	0.84 376	3.71 118	2.27 119	0.38 82	1.06 107	0.20 82	0.40 114	7.12 357	0.49 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.09 300	0.06 274

11t	1.12 128	0.57 315	2.06 142	0.03 15	0.07 44	2.80 270	0.84 376	3.71 118	2.27 119	0.38 82	1.06 107	0.20 82	0.40 114	7.12 357	0.49 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.09 300	0.06 274

anonymousdsp	1.12 128	0.59 324	1.66 93	0.03 15	0.07 44	2.81 278	0.82 366	4.07 145	2.30 125	0.41 98	1.12 115	0.30 116	0.40 114	7.05 350	0.49 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 480	0.10 311	0.05 252

ccc-4	1.12 128	0.57 315	2.06 142	0.03 15	0.07 44	2.80 270	0.84 376	3.71 118	2.27 119	0.38 82	1.06 107	0.20 82	0.40 114	7.12 357	0.49 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.09 300	0.06 274

IGEV-Stereo	1.12 128	0.59 324	1.66 93	0.03 15	0.07 44	2.82 281	0.82 366	4.09 151	2.30 125	0.41 98	1.11 112	0.30 116	0.41 122	7.05 350	0.49 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 480	0.10 311	0.05 252
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 135	0.41 223	2.75 224	1.04 290	0.11 98	2.21 189	0.10 116	2.96 42	1.32 84	2.40 205	2.09 166	0.33 128	0.58 159	5.62 252	0.43 117	0.03 431	0.06 413	0.00 1	0.14 465	0.04 186	0.04 212

fffy	1.13 135	0.51 285	2.15 158	1.01 282	0.09 76	2.30 202	0.19 178	4.07 145	1.13 77	0.16 16	2.66 187	0.20 82	0.38 110	6.98 346	0.35 86	0.00 1	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.14 373	0.16 428

IGEV++	1.14 137	0.51 285	1.66 93	0.55 209	0.08 62	2.52 223	1.01 407	6.51 319	3.16 185	0.59 142	2.11 169	0.43 145	1.18 235	1.44 89	0.79 209	0.00 1	0.05 391	0.00 1	0.05 423	0.11 332	0.11 364

WQFJA1++	1.15 138	0.17 9	1.86 110	0.47 196	0.69 336	1.21 36	0.03 46	2.79 34	0.47 4	2.59 209	0.07 23	0.24 99	0.18 53	2.69 148	0.50 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	8.92 601	0.07 295

castereo++	1.18 139	0.54 303	1.95 130	0.30 150	0.51 307	4.56 412	1.00 405	4.61 179	1.12 75	0.29 47	2.14 173	1.89 225	0.15 46	3.94 191	0.18 33	0.00 1	0.04 373	0.00 1	0.31 538	0.03 151	0.00 1

CAS++	1.18 139	0.55 307	1.99 135	0.17 124	0.27 218	1.85 150	0.63 313	8.48 375	3.07 179	1.71 191	2.32 177	0.18 74	0.20 58	1.91 123	0.30 69	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wave_Phase_stereo	1.19 141	0.43 240	8.86 525	0.53 202	0.44 278	5.87 445	0.09 110	3.42 99	1.00 70	0.54 134	0.19 47	0.36 134	0.10 24	1.04 64	0.78 205	0.01 270	0.01 193	0.02 479	0.03 397	0.02 99	0.06 274

DA	1.19 141	0.37 186	1.94 125	0.62 221	0.30 231	6.06 450	0.59 298	5.55 258	2.23 115	0.37 79	2.42 182	0.41 140	1.17 232	1.24 78	0.16 22	0.01 270	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 456

GGEV	1.19 141	0.37 186	1.94 125	0.62 221	0.30 231	6.06 450	0.59 298	5.55 258	2.23 115	0.37 79	2.42 182	0.41 140	1.17 232	1.24 78	0.16 22	0.01 270	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 456

xyz-stereo-finetune	1.20 144	0.44 248	2.19 167	0.08 76	0.05 24	3.16 319	0.68 326	3.41 96	2.58 138	0.81 157	1.77 151	0.68 171	0.37 106	6.20 279	1.63 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.02 105

ProNet	1.20 144	0.60 328	2.00 137	0.26 144	0.08 62	2.73 256	0.68 326	5.00 213	2.52 133	0.29 47	1.32 127	0.37 136	0.36 103	6.94 343	0.44 123	0.00 1	0.07 437	0.00 1	0.00 1	0.17 398	0.07 295

TANstereo	1.20 144	0.49 274	2.04 140	0.34 170	0.10 84	1.80 144	0.01 11	3.40 95	4.10 259	4.37 261	4.82 251	0.41 140	0.70 170	0.94 57	0.46 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 147	0.20 26	1.30 44	0.12 96	0.06 36	2.48 220	0.51 275	3.78 130	2.74 151	0.48 119	2.38 180	2.18 235	0.28 78	6.77 325	0.56 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.07 268	0.05 252

sCroCo_RVC	1.21 147	0.65 348	5.16 435	1.09 295	1.29 413	0.92 14	0.19 178	3.92 137	2.68 145	0.30 52	3.04 201	0.52 159	1.56 270	1.58 99	0.78 205	0.09 494	0.25 557	0.00 1	0.00 1	0.07 268	0.11 364

Selective-IGEV-i32	1.23 149	0.18 14	1.13 18	0.07 62	0.16 145	2.35 205	0.54 280	6.11 292	2.52 133	0.41 98	3.19 207	0.26 103	0.29 83	6.94 343	0.16 22	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.11 454	0.04 186	0.10 349

Selective-IGEV	1.23 149	0.18 14	1.13 18	0.07 62	0.17 156	2.38 210	0.54 280	6.10 291	2.51 132	0.41 98	3.20 209	0.26 103	0.29 83	6.94 343	0.16 22	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.11 454	0.04 186	0.10 349

MSCF	1.24 151	0.77 387	1.95 130	0.42 184	0.46 286	3.85 381	0.85 382	4.26 156	2.02 105	2.21 197	2.34 178	0.17 70	2.74 336	1.75 108	0.39 101	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.54 564	0.04 186	0.05 252

WCG-NET	1.24 151	0.43 240	1.46 67	0.33 165	0.08 62	2.14 181	1.08 416	3.09 50	6.86 393	2.73 213	3.43 220	0.74 179	0.94 200	0.89 53	0.33 82	0.00 1	0.04 373	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.05 252

CroCo-Stereo Lap2	1.24 151	0.88 419	3.39 306	0.95 272	4.59 572	0.47 6	0.08 102	3.51 107	2.80 155	1.17 178	2.24 174	1.57 215	0.20 58	1.48 93	1.14 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.12 381

Replicate-Monster	1.25 154	1.94 535	10.24 538	0.08 76	0.32 245	1.32 79	0.03 46	3.71 118	0.89 60	1.07 171	0.07 23	0.08 44	0.10 24	4.74 221	0.14 15	0.01 270	0.04 373	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.22 462

999	1.25 154	0.37 186	1.63 90	1.15 305	0.34 253	3.03 303	0.66 322	3.41 96	2.27 119	0.30 52	3.20 209	0.19 76	0.25 66	7.23 365	0.85 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.01 24

WQFJA1	1.26 156	0.34 150	1.49 70	0.14 113	4.66 573	2.76 263	0.13 140	5.38 251	3.79 230	0.44 110	0.31 61	0.69 174	1.09 215	1.43 87	2.48 380	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 105

NLMM	1.26 156	0.34 150	1.50 74	0.14 113	4.66 573	2.76 263	0.13 140	5.38 251	3.79 230	0.44 110	0.31 61	0.69 174	1.09 215	1.41 82	2.48 380	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 105

rvit_0105_6	1.26 156	0.87 415	4.85 414	0.61 219	0.07 44	1.60 116	0.32 220	3.79 133	5.87 338	0.25 38	0.26 56	1.09 194	0.29 83	4.60 217	0.62 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 274

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 156	0.42 229	2.36 180	0.59 217	1.26 406	2.43 215	0.01 11	3.29 80	7.76 428	1.71 191	2.78 191	0.27 107	0.32 98	1.16 75	0.58 161	0.04 452	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.10 349

LoS_RVC	1.26 156	1.43 496	1.91 118	0.42 184	3.77 544	1.71 134	0.04 56	2.58 26	2.49 131	0.42 105	2.58 186	0.30 116	0.57 157	1.71 103	0.66 172	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.02 99	4.49 592

MIF-Stereo (partial)	1.29 161	0.33 134	3.02 263	0.03 15	1.12 392	1.26 65	0.13 140	4.46 168	3.75 226	0.35 73	2.39 181	0.31 121	0.74 176	6.09 272	1.76 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.04 212

MyStereo07	1.31 162	0.79 395	1.61 86	1.03 285	1.11 390	2.63 246	0.46 257	5.48 254	2.24 117	0.64 146	1.48 135	0.27 107	0.59 161	7.03 349	0.45 127	0.00 1	0.09 463	0.00 1	0.01 351	0.11 332	0.09 326

GASTEREO	1.34 163	0.98 441	1.86 110	0.53 202	0.46 286	3.97 389	0.86 384	4.25 155	2.16 112	2.34 204	3.48 223	0.17 70	2.87 345	1.88 121	0.39 101	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.54 564	0.04 186	0.05 252

plain	1.34 163	0.51 285	5.09 429	0.30 150	0.05 24	1.58 113	0.08 102	4.47 170	3.77 229	0.42 105	1.76 150	0.60 169	0.74 176	6.11 273	0.94 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 515	0.02 105

sAnonymous2	1.35 165	1.66 517	8.14 517	0.55 209	0.46 286	1.23 45	0.24 197	4.00 142	3.47 213	0.40 95	1.11 112	0.23 95	1.42 255	0.96 59	0.57 157	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.20 496	2.07 576	0.22 462

CroCo_RVC	1.35 165	1.66 517	8.14 517	0.55 209	0.46 286	1.23 45	0.24 197	4.00 142	3.47 213	0.40 95	1.11 112	0.23 95	1.42 255	0.96 59	0.57 157	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.20 496	2.07 576	0.22 462

knoymous	1.36 167	0.21 32	1.68 98	0.20 130	0.49 300	1.58 113	0.11 122	5.15 223	2.40 128	4.62 270	1.77 151	4.56 337	0.45 136	3.23 163	0.63 166	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 24

rvit_0105_4	1.38 168	0.98 441	5.52 456	0.61 219	0.05 24	1.62 119	0.41 243	3.95 140	5.80 335	0.31 57	0.73 90	1.37 203	0.53 148	4.89 231	0.78 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 212

SCV_C0	1.40 169	0.49 274	3.06 278	0.12 96	0.21 193	2.29 197	0.09 110	6.46 315	3.81 232	0.63 144	2.00 162	0.24 99	0.41 122	7.31 369	0.43 117	0.01 270	0.05 391	0.00 1	0.21 502	0.16 384	0.07 295

MoCha-V2	1.41 170	0.42 229	2.61 204	0.81 246	0.23 202	2.53 226	0.20 184	4.81 196	3.16 185	0.82 158	3.15 205	0.30 116	1.61 275	6.66 319	0.40 108	0.00 1	0.20 541	0.00 1	0.24 515	0.05 219	0.02 105

PMTNet	1.41 170	0.37 186	2.06 142	0.26 144	0.15 137	2.94 295	0.34 227	3.39 89	5.33 315	1.00 165	1.27 124	0.28 111	0.93 198	4.04 196	0.74 188	5.00 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.01 24

AE-Stereo	1.44 172	0.32 116	2.69 214	1.58 373	0.20 190	2.24 193	0.59 298	6.01 287	5.70 329	1.18 179	3.17 206	1.02 191	0.78 184	1.73 107	0.83 216	0.02 384	0.18 530	0.00 1	0.29 530	0.11 332	0.07 295

XX-TBD	1.44 172	0.85 411	2.04 140	2.45 506	0.05 24	2.34 204	0.01 11	3.46 102	7.51 415	2.88 218	4.98 258	0.26 103	0.25 66	1.15 73	0.46 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSi22	1.45 174	0.68 360	1.50 74	0.99 280	0.07 44	1.86 151	0.11 122	3.71 118	4.91 298	0.86 159	2.03 163	2.07 233	0.19 54	9.02 484	0.77 202	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.18 414	0.03 165

NLSM1	1.45 174	0.40 210	2.26 171	0.50 200	5.10 580	2.85 285	0.17 169	4.66 189	2.76 153	0.56 138	1.70 147	0.30 116	0.62 162	4.87 225	2.19 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.01 24

MC-Stereo	1.47 176	0.36 179	2.54 195	1.99 442	0.12 114	1.90 153	0.12 130	4.47 170	2.83 156	3.31 234	3.44 221	0.56 164	1.47 258	5.39 247	0.47 138	0.00 1	0.04 373	0.00 1	0.21 502	0.07 268	0.04 212

rvit_0105_5	1.48 177	0.89 422	5.43 447	0.46 191	0.04 18	1.60 116	0.60 303	4.65 187	5.90 341	0.76 152	1.59 140	1.75 221	0.78 184	4.20 202	0.88 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 274

WQFJX	1.49 178	0.32 116	1.86 110	0.06 48	4.78 578	2.43 215	0.43 249	5.57 262	3.85 235	0.48 119	1.38 130	0.56 164	1.37 253	4.54 213	2.09 354	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 268	0.05 252

WCG-NET（raft）	1.49 178	0.50 278	1.55 79	0.21 134	0.08 62	2.15 183	1.01 407	2.72 31	6.26 366	2.79 214	3.06 203	4.38 330	1.04 210	3.53 176	0.26 57	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.08 313

StereoAnything_RVC	1.52 180	7.77 593	2.81 237	0.05 39	0.02 6	1.11 22	0.06 82	3.26 77	0.75 24	0.12 9	0.02 1	0.07 30	0.68 168	6.69 321	0.13 11	0.02 384	0.08 451	0.00 1	0.00 1	6.69 597	0.02 105

model_zeroshot	1.52 180	0.42 229	4.10 372	1.25 314	0.11 98	3.04 304	0.14 150	5.79 278	2.84 157	3.12 225	3.65 226	2.05 232	0.42 128	2.38 140	0.71 183	0.01 270	0.10 475	0.00 1	0.20 496	0.02 99	0.04 212

WQFJX1	1.53 182	0.34 150	1.49 70	0.04 30	4.03 552	2.23 192	0.16 162	5.56 260	3.84 234	0.53 132	1.13 116	0.68 171	0.89 195	7.80 401	1.74 327	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 268	0.02 105

NLMM1	1.55 183	0.35 165	1.65 92	0.05 39	4.55 571	2.00 168	0.13 140	5.67 269	5.17 309	0.57 141	0.86 102	0.45 150	0.80 187	6.82 327	1.92 342	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.02 105

CES	1.56 184	0.35 165	1.44 61	0.42 184	7.70 597	2.66 253	0.13 140	4.89 202	2.53 135	0.25 38	1.10 111	0.33 128	0.31 96	1.61 102	0.58 161	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.54 527	6.26 598

NLCSM	1.57 185	0.40 210	1.44 61	0.28 149	4.08 554	2.16 185	0.17 169	4.83 199	3.06 178	0.69 148	1.86 157	0.59 167	1.24 243	7.85 405	2.53 385	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 398	0.02 105

MM-Stereo_test1	1.57 185	0.36 179	2.19 167	1.17 307	0.35 256	2.39 211	0.56 287	4.53 173	5.21 310	3.67 243	1.65 144	0.40 137	0.84 192	6.90 335	0.80 212	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.31 484	0.03 165

SCV	1.59 187	0.58 320	2.57 198	2.72 519	0.31 242	2.15 183	0.79 360	6.88 334	2.72 147	0.20 25	2.68 188	0.68 171	0.58 159	7.60 385	0.41 110	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.22 509	0.37 505	0.24 474

CREStereo++_RVC	1.59 187	0.39 198	2.26 171	0.36 174	0.01 1	1.67 124	0.01 11	2.95 39	8.12 439	3.69 245	7.44 351	0.47 152	0.32 98	0.74 34	0.39 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 600	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	1.60 189	0.19 20	2.59 201	0.45 190	0.47 295	1.64 121	0.23 195	3.22 72	5.87 338	4.29 258	3.01 198	4.49 335	1.64 277	2.47 143	1.16 270	0.00 1	0.08 451	0.00 1	0.13 464	0.01 37	0.10 349

11t1	1.62 190	0.26 67	2.53 194	2.37 500	0.24 205	2.58 235	0.06 82	6.66 325	3.00 172	3.40 236	3.01 198	1.14 196	1.94 294	4.18 199	0.91 240	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.03 165

iRaftStereo_RVC	1.62 190	0.68 360	1.98 133	0.67 231	0.05 24	2.99 299	0.04 56	5.36 247	3.74 225	3.82 249	4.96 256	2.54 245	0.62 162	3.35 167	0.97 248	0.00 1	0.07 437	0.00 1	0.00 1	0.30 479	0.27 488

RAFT-Stereo-weight	1.67 192	0.31 103	1.57 81	0.97 277	0.15 137	3.19 321	0.77 354	5.06 217	6.19 365	4.96 283	3.38 218	2.83 253	0.35 101	2.87 152	0.74 188	0.01 270	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

HART	1.68 193	0.67 358	2.72 220	0.04 30	0.27 218	1.72 137	0.04 56	5.60 265	3.16 185	1.44 181	7.73 362	2.41 241	0.15 46	6.44 297	0.62 163	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.17 434

IGEV-Stereo+	1.69 194	0.43 240	1.59 84	0.37 176	3.10 512	2.10 175	0.07 93	1.86 15	0.91 62	0.39 90	0.03 8	0.20 82	0.41 122	7.05 350	0.16 22	0.02 384	0.07 437	0.00 1	0.18 487	5.14 591	9.77 612

Selective-RAFT	1.69 194	0.32 116	3.29 297	0.92 265	0.18 171	3.89 383	0.06 82	4.22 154	4.00 248	1.47 183	1.98 161	3.07 267	2.81 340	6.35 294	0.89 236	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.05 219	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 196	0.90 425	5.93 467	0.78 244	0.02 6	1.62 119	1.69 454	5.15 223	5.99 350	2.22 200	1.64 143	1.97 230	1.17 232	4.19 200	0.92 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.03 165

4D-IteraStereo	1.72 197	0.86 412	3.01 261	0.09 82	2.86 507	3.57 356	1.06 411	3.92 137	5.31 313	5.28 297	1.02 106	3.92 305	0.38 110	1.83 115	1.04 255	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.07 268	0.09 326

rafts_anoy	1.72 197	0.79 395	2.58 200	2.03 453	1.75 450	2.47 218	0.16 162	5.48 254	6.01 352	3.24 230	2.11 169	1.92 229	1.33 247	3.08 159	1.13 265	0.01 270	0.18 530	0.00 1	0.01 351	0.03 151	0.07 295

x	1.73 199	0.28 79	2.49 190	1.91 425	0.17 156	2.10 175	0.83 370	8.74 388	3.55 219	3.28 231	2.12 172	3.10 268	1.96 295	2.90 153	1.12 263	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.03 165

TestStereo	1.74 200	1.02 448	3.64 330	0.20 130	0.28 226	1.33 80	0.01 11	5.24 234	4.01 250	3.18 227	4.97 257	2.07 233	0.70 170	7.32 370	0.75 194	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

Anonymous3	1.76 201	0.44 248	6.37 482	0.33 165	0.50 303	4.33 401	0.54 280	4.43 166	2.48 129	2.21 197	3.24 211	1.53 214	1.14 222	5.64 253	1.29 281	0.17 518	0.23 551	0.00 1	0.00 1	0.12 348	0.15 416

GCAP-BAT	1.77 202	0.49 274	2.78 232	0.66 230	0.16 145	3.76 374	0.80 362	3.72 125	3.27 196	3.68 244	5.03 260	3.66 296	0.56 153	5.82 263	0.65 168	0.00 1	0.05 391	0.00 1	0.24 515	0.01 37	0.01 24

anonymousdsp2	1.78 203	0.39 198	3.40 308	1.10 296	0.04 18	3.63 357	0.50 272	7.80 356	2.77 154	2.91 220	2.88 193	3.17 271	1.01 204	5.15 240	0.43 117	0.00 1	0.01 193	0.02 479	0.15 469	0.05 219	0.12 381

FE-Mocha	1.79 204	0.44 248	4.10 372	0.83 250	0.23 202	3.23 324	0.16 162	7.48 350	2.19 114	5.05 288	5.62 289	2.84 254	0.85 193	1.81 113	0.67 174	0.00 1	0.05 391	0.00 1	0.20 496	0.02 99	0.05 252

DCRE	1.79 204	0.68 360	2.55 196	1.66 387	0.27 218	1.27 70	0.05 72	4.57 178	4.04 253	3.30 233	9.24 399	3.83 303	1.20 240	2.08 130	0.67 174	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.24 515	0.04 186	0.09 326

raft+_RVC	1.79 204	0.84 407	2.32 175	2.40 501	0.85 360	1.38 86	0.09 110	6.36 305	4.75 294	2.85 217	5.46 284	1.17 199	1.36 252	4.54 213	0.91 240	0.00 1	0.10 475	0.00 1	0.00 1	0.11 332	0.22 462

HUI-Stereo	1.80 207	0.41 223	2.85 241	0.12 96	0.18 171	3.72 368	0.65 319	5.23 228	2.97 170	5.87 321	4.34 242	3.45 279	1.52 264	3.93 190	0.65 168	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.10 349

GMOStereo	1.81 208	0.47 264	2.09 150	0.10 85	0.27 218	1.49 104	0.89 389	4.40 161	4.51 279	8.16 443	6.97 331	2.96 259	1.15 224	1.42 83	0.88 231	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.00 1	0.23 452	0.03 165

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test-2	1.81 208	0.47 264	2.09 150	0.10 85	0.27 218	1.49 104	0.89 389	4.40 161	4.51 279	8.16 443	6.97 331	2.96 259	1.15 224	1.42 83	0.88 231	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.00 1	0.23 452	0.03 165

xyz-stereo-finetune2	1.82 212	0.51 285	2.22 169	0.10 85	0.05 24	6.49 460	0.17 169	3.59 113	2.15 111	0.63 144	6.19 305	0.49 155	3.44 368	6.93 338	3.48 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.01 24

test-1	1.82 212	0.45 256	5.42 446	0.89 259	0.41 274	2.14 181	0.56 287	5.75 272	4.15 264	3.28 231	5.11 261	3.61 293	0.70 170	1.53 96	1.56 307	0.02 384	0.34 563	0.00 1	0.08 436	0.02 99	0.30 496

MM-Stereo_test3	1.83 214	0.59 324	1.93 122	1.43 347	3.99 550	2.44 217	0.81 364	5.81 280	6.70 388	1.73 193	4.79 249	1.23 201	0.65 165	3.30 164	0.85 221	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.33 492	0.05 252

GMStereo	1.83 214	0.99 444	4.55 399	0.57 214	0.05 24	2.53 226	0.01 11	4.95 205	11.14 500	3.52 238	2.24 174	0.53 161	0.49 142	3.76 183	0.80 212	0.20 525	0.00 1	0.00 1	0.12 459	0.12 348	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 216	0.21 32	2.45 183	1.02 283	0.22 197	1.37 85	0.82 366	4.66 189	5.06 303	7.02 388	1.73 148	4.09 312	0.41 122	6.51 307	0.76 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 530	0.18 414	0.14 405

1test111	1.86 217	0.65 348	2.15 158	2.30 488	0.02 6	5.80 441	0.56 287	8.45 371	3.33 204	1.03 166	3.33 213	0.32 124	3.71 383	4.40 209	0.96 245	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.03 397	0.02 99	0.03 165

LL-Strereo2	1.86 217	0.83 406	2.33 176	0.36 174	0.17 156	3.79 377	1.52 444	5.82 281	4.04 253	4.43 262	2.51 184	4.23 319	0.37 106	5.66 255	0.99 250	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.05 423	0.06 247	0.11 364

test-3	1.86 217	0.21 32	2.46 186	1.03 285	0.22 197	1.38 86	0.83 370	4.65 187	5.04 302	7.26 405	1.78 154	4.10 314	0.41 122	6.53 310	0.76 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 530	0.18 414	0.14 405

raftrobust	1.86 217	0.74 379	1.94 125	2.15 471	2.24 484	2.74 257	0.53 277	4.89 202	4.05 255	6.09 333	3.89 229	1.64 216	2.55 323	2.44 141	1.12 263	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.12 348	0.08 313

gcap-zeroshot	1.87 221	0.44 248	4.24 377	0.53 202	0.51 307	3.12 313	0.75 350	6.42 313	3.91 241	3.75 246	1.67 145	7.79 431	0.55 150	2.61 146	0.53 152	0.02 384	0.21 544	0.00 1	0.23 512	0.00 1	0.05 252

riskmin	1.88 222	0.15 1	2.11 156	1.38 339	0.88 362	2.40 212	0.04 56	5.93 286	6.10 355	2.25 201	1.34 129	6.06 390	5.08 457	2.78 150	1.01 253	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 274

test_3	1.88 222	0.22 37	2.75 224	0.96 274	0.22 197	1.28 72	0.77 354	4.62 181	5.87 338	6.55 370	1.84 156	4.28 325	0.45 136	6.48 303	0.76 196	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.28 529	0.17 398	0.14 405

PSM-adaLoss	1.88 222	0.40 210	2.86 245	0.12 96	0.19 183	3.75 373	0.71 337	5.23 228	2.96 166	5.86 316	4.33 241	3.45 279	1.51 259	5.40 248	0.69 177	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.09 326

s12784h	1.89 225	0.30 98	2.57 198	0.11 94	0.09 76	4.18 396	0.13 140	6.61 322	7.44 414	3.62 241	4.28 238	0.59 167	0.81 188	6.61 315	0.46 131	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 226	0.42 229	2.86 245	0.12 96	0.19 183	3.71 365	0.75 350	5.24 234	2.95 163	5.87 321	4.26 237	3.41 277	1.51 259	5.80 262	0.65 168	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.08 313

RAFT-IKP	1.90 226	0.42 229	2.83 238	0.12 96	0.18 171	3.50 345	0.64 317	5.24 234	2.96 166	5.86 316	4.34 242	3.50 288	1.51 259	5.99 269	0.76 196	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.08 313

EKT-Stereo	1.91 228	0.48 271	2.77 229	2.19 475	4.36 558	1.42 99	0.24 197	4.63 182	3.51 215	2.94 221	3.47 222	3.55 290	2.25 308	5.26 242	0.85 221	0.04 452	0.12 490	0.00 1	0.09 447	0.06 247	0.05 252

ROB_FTStereo_v2	1.91 228	0.41 223	2.85 241	0.12 96	0.19 183	3.71 365	0.73 342	5.23 228	2.95 163	5.86 316	4.36 244	3.46 281	1.51 259	5.86 265	0.69 177	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.08 313

qqq	1.93 230	0.30 98	2.96 258	1.40 341	0.05 24	1.96 161	0.39 238	8.45 371	3.33 204	3.06 223	3.84 227	4.67 340	2.70 330	4.40 209	0.96 245	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.03 165

RALCasStereoNet	1.93 230	1.01 446	2.75 224	1.88 421	1.75 450	2.88 291	0.18 176	4.64 184	4.36 271	2.27 202	5.14 262	2.22 237	0.79 186	7.10 356	1.00 252	0.00 1	0.34 563	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.16 428

Patchmatch Stereo++	1.95 232	0.40 210	2.86 245	0.12 96	0.18 171	3.74 370	0.66 322	5.24 234	2.96 166	5.86 316	4.32 239	3.46 281	1.52 264	6.88 332	0.70 179	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.09 326
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
iRAFT	1.95 232	0.40 210	2.86 245	0.12 96	0.18 171	3.74 370	0.66 322	5.24 234	2.96 166	5.86 316	4.32 239	3.46 281	1.52 264	6.88 332	0.70 179	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.09 326

CRE-IMP	1.95 232	0.35 165	2.68 212	0.27 148	0.17 156	3.90 384	0.85 382	5.14 221	2.87 158	5.74 307	4.14 235	3.49 286	0.83 189	6.40 295	1.80 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.19 449

Lsterematch	1.96 235	0.84 407	3.11 282	0.32 158	0.08 62	2.28 196	0.41 243	3.19 68	5.43 316	4.57 268	10.52 429	2.45 242	1.19 238	3.44 173	1.28 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.04 212

tg	1.96 235	0.64 341	2.15 158	0.68 232	0.12 114	4.40 408	0.04 56	5.74 271	4.19 266	4.00 253	5.23 272	2.58 246	0.93 198	7.12 357	0.77 202	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.31 484	0.25 478

iGMRVC	1.96 235	0.40 210	2.88 251	0.12 96	0.19 183	3.74 370	0.73 342	5.23 228	2.97 170	5.87 321	4.37 245	3.48 285	1.52 264	6.73 324	0.74 188	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.08 313

DIP-Stereo	1.97 238	0.64 341	2.95 256	0.17 124	0.10 84	4.83 419	0.13 140	8.60 383	4.06 258	6.42 362	4.92 255	0.44 149	0.72 174	3.57 177	1.80 333	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.04 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 239	0.34 150	2.71 218	0.26 144	0.06 36	2.29 197	0.48 260	4.89 202	14.65 533	2.81 216	5.51 286	0.78 183	3.21 355	1.44 89	0.33 82	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.07 268	0.02 105

rvit_stereo_0075_2	2.00 240	0.32 116	5.49 451	0.60 218	1.98 468	1.77 140	0.10 116	7.24 343	5.70 329	2.90 219	4.06 233	3.11 269	0.56 153	5.32 244	0.76 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.16 428

MSKI-zero shot	2.00 240	0.36 179	2.15 158	0.81 246	0.25 208	2.69 255	0.29 212	6.16 296	2.34 127	4.31 259	7.52 352	3.70 299	0.25 66	8.42 450	0.41 110	0.01 270	0.13 500	0.00 1	0.25 520	0.03 151	0.02 105

ACVNet-DCA	2.01 242	0.65 348	2.15 158	2.30 488	0.02 6	5.80 441	0.56 287	8.45 371	3.33 204	1.03 166	3.33 213	0.32 124	3.71 383	8.05 420	0.45 127	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.03 397	0.02 99	0.03 165

Gwc-CoAtRS	2.02 243	0.33 134	2.61 204	1.04 290	0.30 231	3.56 353	0.40 242	5.89 283	5.94 345	5.08 290	5.01 259	5.55 374	1.72 283	1.60 101	0.91 240	0.01 270	0.09 463	0.00 1	0.25 520	0.01 37	0.02 105

DCANet-4	2.03 244	0.34 150	5.30 443	0.31 155	0.18 171	1.69 128	0.12 130	4.95 205	8.55 455	5.78 308	5.17 263	1.12 195	2.82 341	2.11 132	1.92 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.18 438

cross-raft	2.03 244	0.35 165	2.78 232	1.10 296	0.16 145	3.77 375	0.48 260	7.03 340	3.75 226	5.06 289	5.55 287	6.26 396	1.41 254	1.75 108	0.89 236	0.01 270	0.07 437	0.00 1	0.19 493	0.03 151	0.03 165

DeepStereo_RVC	2.05 246	0.39 198	2.87 250	0.14 113	0.17 156	3.51 348	0.70 334	5.21 227	3.00 172	6.27 351	4.13 234	3.47 284	4.53 431	4.81 223	1.49 299	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 300	0.18 438

MIPNet	2.06 247	0.69 366	4.57 402	0.32 158	0.21 193	1.92 155	0.19 178	6.89 335	5.64 328	5.48 302	4.02 232	2.02 231	3.50 370	3.32 166	2.01 349	0.00 1	0.01 193	0.01 447	0.01 351	0.20 427	0.13 393

DCANet	2.08 248	0.64 341	3.81 344	0.31 155	0.17 156	1.70 132	0.25 202	5.23 228	8.47 451	6.07 332	5.30 279	1.41 205	4.23 409	1.85 116	2.02 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.19 449

CFNet-RSSM	2.11 249	0.33 134	2.71 218	1.04 290	0.30 231	3.21 323	0.41 243	6.67 326	6.96 396	5.62 305	4.58 246	5.40 370	1.71 281	1.86 117	0.87 228	0.00 1	0.08 451	0.00 1	0.32 540	0.02 99	0.02 105

U	2.12 250	0.25 60	2.47 189	0.17 124	8.09 598	10.63 527	0.00 1	3.08 48	0.87 50	0.24 35	0.45 71	0.17 70	0.08 15	0.69 32	0.15 21	0.00 1	0.00 1	9.89 604	5.19 612	0.01 37	0.01 24

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 250	0.58 320	2.43 182	1.27 317	0.16 145	1.60 116	0.14 150	5.17 225	5.90 341	7.10 394	10.10 415	3.06 266	1.74 286	1.87 119	0.97 248	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.23 452	0.02 105

IGEV-FE	2.13 252	0.50 278	4.90 416	1.41 344	0.18 171	2.63 246	0.36 229	7.80 356	3.87 236	5.04 286	5.42 282	4.72 342	1.03 207	3.48 175	0.80 212	0.00 1	0.16 521	0.00 1	0.18 487	0.17 398	0.04 212

IGEV_Zeroshot_test	2.13 252	0.50 278	4.91 418	1.41 344	0.18 171	2.62 244	0.36 229	7.80 356	3.87 236	5.04 286	5.42 282	4.77 344	1.03 207	3.43 171	0.79 209	0.00 1	0.16 521	0.00 1	0.18 487	0.17 398	0.04 212

tt1	2.14 254	0.63 340	2.22 169	2.27 484	0.02 6	5.71 439	0.63 313	4.53 173	10.19 482	1.16 177	3.39 219	0.33 128	3.05 351	8.00 413	0.46 131	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.03 397	0.10 311	0.04 212

NRIStereo	2.14 254	0.35 165	2.65 209	1.10 296	0.14 130	3.05 305	0.86 384	5.35 245	3.18 191	6.24 346	3.36 217	4.17 318	1.82 292	8.12 428	2.01 349	0.00 1	0.10 475	0.00 1	0.00 1	0.12 348	0.19 449

H2IRNET	2.16 256	0.45 256	2.60 202	1.22 310	0.03 16	1.98 164	0.13 140	4.73 192	7.04 401	1.15 176	7.79 366	5.88 386	3.39 364	4.97 234	1.45 296	0.01 270	0.00 1	0.04 510	0.17 480	0.19 423	0.03 165

dd	2.16 256	1.22 476	4.82 412	0.68 232	0.12 114	1.39 93	0.17 169	5.14 221	11.22 504	2.70 212	3.51 225	1.52 213	1.23 242	5.08 236	3.96 439	0.12 503	0.01 193	0.04 510	0.21 502	0.07 268	0.01 24

cc1	2.17 258	0.65 348	2.15 158	2.30 488	0.02 6	5.80 441	0.56 287	4.31 158	10.41 487	1.03 166	3.33 213	0.32 124	3.71 383	8.05 420	0.45 127	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.03 397	0.10 311	0.05 252

RAFT-Test	2.17 258	0.36 179	3.40 308	1.05 293	0.34 253	4.90 421	0.69 331	6.27 301	3.98 246	4.65 275	7.02 337	6.30 399	1.12 218	1.81 113	0.99 250	0.01 270	0.17 526	0.00 1	0.34 544	0.02 99	0.02 105

Any-RAFT	2.18 260	0.25 60	1.94 125	1.37 337	0.80 355	5.01 424	0.56 287	8.51 376	5.58 326	4.01 254	4.85 253	5.44 371	2.26 310	2.45 142	0.35 86	0.00 1	0.15 512	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.02 105

FENet	2.19 261	0.34 150	3.04 268	2.05 459	0.26 215	2.82 281	0.13 140	7.02 339	5.55 323	4.97 284	1.94 159	4.91 350	3.39 364	4.71 220	2.50 382	0.02 384	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 460

GANet-ADL	2.20 262	0.50 278	3.27 296	2.02 449	0.11 98	2.21 189	0.48 260	8.64 385	6.79 391	4.56 267	5.83 293	3.98 307	1.27 246	2.68 147	1.43 293	0.04 452	0.08 451	0.02 479	0.00 1	0.15 377	0.03 165

FACV-RUCA	2.21 263	0.34 150	3.59 323	1.30 324	2.90 509	2.22 191	1.25 427	7.98 362	5.71 334	3.59 240	7.21 344	1.14 196	1.60 274	3.12 160	1.46 297	0.01 270	0.03 336	0.10 536	0.04 417	0.35 499	0.17 434

AIO-test1	2.22 264	0.76 384	2.78 232	0.30 150	4.38 559	2.48 220	0.96 401	5.59 264	14.64 531	0.74 151	2.86 192	0.92 186	0.30 92	5.64 253	1.67 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 397	0.17 398	0.14 405

CAS	2.24 265	0.25 60	1.86 110	11.21 601	3.86 546	1.67 124	0.02 37	3.87 136	2.67 142	0.41 98	1.63 142	0.24 99	0.27 76	1.50 94	0.74 188	9.43 609	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 37	5.21 595

NF-Stereo	2.24 265	0.33 134	3.00 259	2.04 455	0.10 84	3.46 336	0.43 249	6.51 319	3.17 188	6.84 379	5.24 273	2.67 250	1.34 249	8.17 435	1.53 303	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 24

OCTAStereo	2.24 265	0.33 134	3.03 265	2.04 455	0.10 84	3.45 335	0.43 249	6.50 316	3.17 188	6.84 379	5.20 268	2.65 247	1.33 247	8.18 436	1.56 307	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 24

PSM-softLoss	2.24 265	0.34 150	3.42 310	1.81 410	0.17 156	2.74 257	0.39 238	6.17 297	2.92 160	6.26 349	6.29 312	2.96 259	0.97 202	8.68 465	1.71 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.02 105

KMStereo	2.24 265	0.34 150	3.42 310	1.81 410	0.17 156	2.74 257	0.39 238	6.17 297	2.92 160	6.26 349	6.29 312	2.96 259	0.97 202	8.68 465	1.71 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.02 105

StereoVision	2.25 270	0.72 371	4.00 362	1.03 285	2.64 500	1.91 154	0.28 209	5.83 282	4.43 274	1.89 194	10.65 433	3.88 304	0.52 147	5.13 239	1.98 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 300	0.03 165

RE-Stereo	2.25 270	0.33 134	3.03 265	2.04 455	0.10 84	3.47 338	0.43 249	6.50 316	3.18 191	6.84 379	5.20 268	2.65 247	1.34 249	8.18 436	1.58 309	0.01 270	0.00 1	0.01 447	0.00 1	0.02 99	0.01 24

TVStereo	2.25 270	0.33 134	3.03 265	2.04 455	0.10 84	3.47 338	0.43 249	6.50 316	3.18 191	6.84 379	5.20 268	2.65 247	1.34 249	8.18 436	1.58 309	0.01 270	0.00 1	0.01 447	0.00 1	0.02 99	0.01 24

ADStereo(finetuned)	2.26 273	0.64 341	5.22 439	0.31 155	0.18 171	1.71 134	0.25 202	5.23 228	8.46 450	6.06 331	5.30 279	1.41 205	6.37 485	1.87 119	1.87 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.18 438

fff	2.28 274	0.61 332	3.81 344	0.22 136	0.07 44	1.69 128	0.11 122	5.37 248	11.84 511	5.80 310	5.17 263	1.44 207	5.41 464	2.00 126	1.92 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.18 438

IPLGR	2.28 274	0.51 285	6.00 469	0.15 117	0.15 137	1.99 166	0.22 191	6.34 304	6.04 353	6.80 377	5.76 290	2.87 256	2.31 312	4.88 226	1.28 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 300	0.18 438

csc	2.28 274	0.61 332	3.81 344	0.22 136	0.07 44	1.69 128	0.11 122	5.37 248	11.84 511	5.80 310	5.17 263	1.44 207	5.41 464	2.00 126	1.92 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.18 438

cscssc	2.28 274	0.61 332	3.81 344	0.22 136	0.07 44	1.69 128	0.11 122	5.37 248	11.84 511	5.80 310	5.17 263	1.44 207	5.41 464	2.00 126	1.92 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.18 438

test_sample1	2.31 278	0.26 67	3.29 297	2.08 461	0.46 286	2.62 244	0.05 72	9.88 419	4.23 267	3.90 250	3.92 231	3.49 286	4.44 424	5.67 257	1.88 338	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.03 165

EAI-Stereo	2.31 278	0.44 248	2.72 220	0.68 232	0.56 317	3.51 348	2.62 480	11.42 469	4.14 262	2.09 195	7.23 346	1.21 200	0.91 196	5.67 257	1.51 300	0.01 270	0.25 557	0.00 1	0.88 578	0.04 186	0.26 484

test_sample2	2.32 280	0.25 60	3.38 304	2.08 461	0.41 274	2.58 235	0.15 156	9.50 408	4.97 301	3.66 242	4.86 254	4.29 327	3.26 356	5.83 264	1.09 260	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.03 165

ICVP	2.32 280	0.38 194	2.89 253	0.92 265	0.70 341	2.55 230	0.87 387	9.97 422	3.99 247	4.13 256	8.97 389	2.71 251	1.69 280	2.52 144	3.52 427	0.05 466	0.24 556	0.01 447	0.01 351	0.11 332	0.13 393
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 282	0.65 348	2.15 158	2.30 488	0.02 6	5.80 441	0.56 287	4.31 158	10.41 487	1.03 166	3.33 213	4.67 340	2.70 330	8.05 420	0.45 127	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.03 165

MyStereo06	2.35 283	0.66 354	4.54 396	1.10 296	0.96 375	2.57 233	0.10 116	9.30 403	4.05 255	5.22 294	6.09 297	5.95 388	2.38 315	3.00 155	0.73 186	0.01 270	0.08 451	0.00 1	0.01 351	0.13 363	0.15 416

PFNet+	2.35 283	0.31 103	3.69 333	0.79 245	0.17 156	3.15 318	0.75 350	4.52 172	6.30 368	7.90 434	6.34 316	2.53 244	1.18 235	7.72 396	1.62 314	0.03 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 165

RAFT+CT+SA	2.36 285	0.71 370	2.46 186	0.83 250	2.26 485	3.18 320	0.93 396	6.82 333	5.48 318	2.55 207	8.07 370	1.64 216	1.59 273	8.54 455	1.15 268	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.38 549	0.19 423	0.36 506

TRStereo	2.36 285	3.10 558	4.70 408	1.99 442	2.08 472	2.61 241	1.11 417	8.79 390	3.73 224	3.19 228	3.04 201	3.96 306	0.77 181	5.92 266	1.44 294	0.03 431	0.14 505	0.00 1	0.29 530	0.08 282	0.25 478

test_4	2.38 287	0.34 150	2.68 212	0.08 76	0.11 98	3.69 363	1.14 419	3.33 84	3.34 207	4.03 255	17.35 527	3.31 276	0.51 145	6.28 284	1.15 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 454	0.16 384	0.01 24

ACRE	2.41 288	1.08 458	5.11 430	0.55 209	2.05 470	2.65 250	0.78 359	5.26 239	4.67 288	7.59 421	9.20 392	1.70 219	1.08 214	3.74 182	2.18 362	0.01 270	0.18 530	0.02 479	0.08 436	0.22 445	0.10 349

HH	2.42 289	0.73 374	3.76 338	0.91 261	0.14 130	2.78 267	0.71 337	7.92 360	2.72 147	1.53 184	6.10 299	7.93 435	4.01 398	8.60 459	0.44 123	0.00 1	0.09 463	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.04 212

HanStereo	2.42 289	0.73 374	3.76 338	0.91 261	0.14 130	2.78 267	0.71 337	7.92 360	2.72 147	1.53 184	6.10 299	7.93 435	4.01 398	8.60 459	0.44 123	0.00 1	0.09 463	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.04 212

DisPM	2.43 291	0.32 116	3.04 268	1.76 402	0.18 171	3.46 336	0.65 319	5.13 220	4.88 297	8.59 465	7.04 340	2.84 254	1.03 207	8.85 477	0.83 216	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 105

IPLG	2.43 291	0.66 354	4.77 411	0.54 206	0.31 242	3.01 301	0.26 204	6.15 295	5.55 323	7.69 423	6.21 307	1.89 225	1.74 286	7.19 363	2.35 372	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.12 381

rvit_105_1	2.44 293	0.80 399	5.08 428	1.77 404	0.09 76	1.95 158	3.62 509	5.62 268	8.21 443	4.85 280	2.07 165	3.15 270	1.58 272	7.08 354	2.71 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.04 186	0.08 313

CASS	2.44 293	0.44 248	3.56 321	0.85 254	0.38 265	3.14 315	0.22 191	9.64 413	4.00 248	6.78 374	7.62 358	3.57 291	3.58 375	3.80 184	1.10 261	0.02 384	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 293	1.17 472	4.94 419	0.62 221	2.08 472	2.65 250	0.80 362	5.60 265	4.79 295	7.87 431	9.23 394	1.67 218	1.15 224	3.43 171	2.23 365	0.01 270	0.19 537	0.02 479	0.08 436	0.22 445	0.10 349

R-Stereo Train	2.44 293	0.32 116	1.93 122	0.94 268	0.16 145	3.67 359	0.61 306	6.37 307	3.08 180	9.14 481	17.44 528	1.80 222	0.77 181	1.76 110	0.70 179	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 165

RAFT-Stereo	2.44 293	0.32 116	1.93 122	0.94 268	0.16 145	3.67 359	0.61 306	6.37 307	3.08 180	9.14 481	17.44 528	1.80 222	0.77 181	1.76 110	0.70 179	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 165
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 298	1.09 460	3.70 336	2.55 512	0.80 355	3.37 332	0.15 156	7.44 349	5.54 322	5.65 306	6.01 296	3.54 289	1.13 221	6.34 292	1.58 309	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.05 423	0.21 438	0.03 165

CIPLG	2.47 299	1.10 462	4.71 409	0.63 226	2.15 478	2.67 254	0.77 354	5.19 226	4.73 292	7.85 430	9.56 407	1.72 220	1.14 222	4.20 202	2.34 370	0.01 270	0.19 537	0.02 479	0.09 447	0.23 452	0.08 313

BUS	2.49 300	0.32 116	3.05 273	0.46 191	0.46 286	7.12 474	0.50 272	9.05 395	4.69 289	6.11 335	6.15 302	5.29 365	0.83 189	3.91 187	1.77 330	0.01 270	0.03 336	0.03 498	0.00 1	0.04 186	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 300	0.40 210	2.46 186	1.80 408	0.25 208	3.51 348	0.77 354	6.03 288	4.92 299	8.91 475	6.09 297	4.45 332	1.11 217	6.99 347	2.11 355	0.02 384	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.01 37	0.04 212

GES	2.49 300	0.38 194	4.29 380	1.58 373	0.05 24	4.58 413	1.07 413	9.70 415	3.39 208	5.21 293	6.64 321	1.84 224	3.36 359	4.86 224	2.54 386	0.06 476	0.01 193	0.06 521	0.01 351	0.12 348	0.03 165

mmm	2.50 303	0.29 86	3.22 292	1.98 440	0.32 245	3.72 368	0.12 130	9.45 407	4.05 255	5.84 315	10.80 435	2.47 243	2.86 344	4.07 197	0.75 194	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.01 351	0.03 151	0.02 105

MIM_Stereo	2.50 303	0.75 381	4.26 378	1.18 308	0.11 98	3.08 306	0.33 225	6.07 290	3.28 198	5.01 285	10.12 416	4.29 327	1.74 286	8.06 424	1.27 277	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.01 351	0.18 414	0.15 416

iRaft-Stereo_20w	2.56 305	0.35 165	4.98 421	0.37 176	0.67 333	3.47 338	0.59 298	12.57 512	3.89 239	6.10 334	6.23 309	1.49 211	2.24 306	6.65 318	0.86 226	0.00 1	0.19 537	0.00 1	0.33 542	0.08 282	0.22 462

HCRNet	2.56 305	0.53 298	3.35 302	0.24 140	3.39 525	2.19 187	0.23 195	6.89 335	5.50 319	5.26 296	4.79 249	5.27 364	2.78 338	7.71 394	2.89 395	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.04 212

RAFT	2.57 307	0.76 384	3.09 280	0.91 261	0.09 76	2.41 213	0.94 398	5.35 245	2.65 141	6.11 335	7.21 344	9.43 466	4.30 416	5.73 261	1.77 330	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.02 379	0.46 523	0.08 313

ACVNet	2.58 308	0.53 298	2.69 214	0.84 252	0.59 319	2.61 241	0.55 285	8.35 367	5.70 329	4.45 263	9.26 402	5.77 382	3.50 370	2.24 134	4.41 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 398	0.01 24

HHNet	2.59 309	0.55 307	2.55 196	0.20 130	0.32 245	2.84 284	0.94 398	5.77 277	5.14 307	7.33 409	13.80 487	0.94 187	3.20 354	5.27 243	2.41 377	0.13 508	0.02 281	0.06 521	0.00 1	0.23 452	0.03 165

AFF-stereo	2.59 309	0.68 360	2.35 179	1.55 368	0.17 156	1.67 124	0.08 102	5.75 272	6.60 385	6.20 343	12.13 463	6.16 393	2.36 314	4.75 222	1.11 262	0.02 384	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.23 452	0.05 252

raft_robust	2.64 311	1.20 474	2.62 206	1.10 296	0.28 226	1.50 108	0.12 130	6.28 302	9.04 460	6.80 377	7.19 343	3.73 301	2.13 301	9.06 486	1.07 256	0.03 431	0.12 490	0.00 1	0.21 502	0.17 398	0.22 462

GwcNet-ADL	2.65 312	0.48 271	3.84 350	0.82 248	0.33 251	2.04 171	0.69 331	8.07 363	9.42 467	6.05 329	6.66 322	4.14 316	1.73 284	5.40 248	3.01 399	0.08 489	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.03 165

ToySt	2.69 313	0.55 307	7.03 497	1.03 285	0.10 84	3.49 343	1.04 409	6.38 311	4.55 283	2.69 210	6.28 311	7.95 439	4.38 420	5.08 236	2.58 387	0.01 270	0.11 483	0.00 1	0.04 417	0.28 476	0.19 449

BSDual-CNN	2.69 313	0.32 116	3.05 273	0.46 191	0.46 286	7.13 476	1.63 450	9.05 395	4.69 289	6.11 335	6.15 302	6.26 396	2.54 321	3.91 187	1.91 340	0.01 270	0.03 336	0.03 498	0.00 1	0.04 186	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 313	1.40 495	5.34 444	2.31 494	0.75 346	3.14 315	0.06 82	6.11 292	3.87 236	5.34 299	12.18 466	2.34 240	1.22 241	7.84 403	1.48 298	0.03 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 499	0.03 165

AIO-test2	2.70 316	1.23 478	3.52 318	1.24 312	3.05 511	2.65 250	0.06 82	6.30 303	15.40 540	2.58 208	7.30 348	0.48 154	0.57 157	5.36 245	0.96 245	3.06 593	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.16 384	0.15 416

RAFT_R40	2.71 317	0.33 134	3.00 259	1.26 315	0.30 231	3.83 380	1.00 405	5.69 270	4.29 268	9.69 497	6.33 315	5.02 357	4.02 400	8.58 458	0.86 226	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.02 105

AnonymousM	2.71 317	6.75 586	0.98 10	0.73 237	0.06 36	2.41 213	0.53 277	5.30 240	3.05 176	4.75 278	2.09 166	1.89 225	1.01 204	1.88 121	0.51 149	0.01 270	0.02 281	17.42 611	4.76 608	0.02 99	0.01 24

XX-Stereo	2.71 317	0.38 194	5.96 468	2.25 482	2.20 482	1.54 111	0.21 189	5.44 253	3.05 176	2.28 203	16.16 507	7.03 416	0.24 64	6.19 277	0.79 209	0.00 1	0.15 512	0.00 1	0.23 512	0.13 363	0.04 212

UDGNet	2.73 320	7.09 589	3.90 354	2.71 517	0.06 36	2.98 298	0.20 184	4.63 182	8.58 456	2.69 210	2.70 189	0.95 188	1.01 204	6.27 283	1.51 300	1.28 579	0.00 1	5.24 601	0.94 580	1.70 570	0.13 393

SST-Stereo	2.75 321	0.31 103	2.78 232	1.33 328	0.33 251	3.99 390	0.82 366	5.60 265	3.93 243	10.92 526	6.19 305	5.00 355	4.23 409	8.66 464	0.74 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.03 165

GMStereo_Zeroshot	2.77 322	1.98 538	5.14 433	1.53 364	0.36 259	3.56 353	0.10 116	5.57 262	5.91 343	6.89 384	7.02 337	8.50 452	0.91 196	6.01 270	1.65 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 427	0.01 24

DFGA-Net	2.78 323	1.91 533	7.35 506	1.52 359	0.36 259	3.36 331	0.20 184	6.64 324	5.93 344	4.88 281	6.31 314	2.18 235	1.12 218	7.43 376	5.98 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 505	0.04 212

111	2.78 323	0.92 432	3.81 344	0.22 136	0.07 44	2.83 283	0.70 334	6.03 288	14.00 526	3.22 229	8.93 385	5.48 373	3.30 357	3.66 178	2.03 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.29 494

Hybrid-DGEV-2	2.79 325	1.21 475	2.93 254	1.69 389	0.02 6	5.36 434	0.27 207	7.21 342	9.79 474	6.79 375	3.19 207	5.20 362	5.05 454	5.48 250	1.29 281	0.04 452	0.01 193	0.00 1	0.02 379	0.16 384	0.07 295

HITNet	2.79 325	0.77 387	4.02 363	2.03 453	0.11 98	5.58 436	0.59 298	9.24 401	5.15 308	6.42 362	7.26 347	3.66 296	2.92 347	4.07 197	3.87 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.02 105
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
CFNet_pseudo	2.81 327	0.42 229	4.04 366	0.33 165	0.24 205	2.59 238	0.12 130	8.20 366	7.66 421	7.04 391	10.42 425	6.56 406	2.05 299	4.88 226	1.53 303	0.00 1	0.02 281	0.01 447	0.00 1	0.05 219	0.07 295

ccs_rob	2.81 327	0.42 229	4.06 368	0.33 165	0.25 208	2.59 238	0.12 130	8.19 365	7.68 422	7.02 388	10.37 424	6.54 402	2.06 300	4.88 226	1.53 303	0.00 1	0.02 281	0.01 447	0.00 1	0.05 219	0.07 295

DMCA	2.82 329	0.64 341	4.45 390	1.61 378	0.89 366	3.86 382	0.57 296	9.18 399	5.10 305	6.24 346	6.49 319	7.17 423	2.13 301	3.31 165	4.73 458	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.02 105

TestStereo1	2.85 330	0.81 401	3.48 314	3.11 537	0.44 278	2.52 223	1.50 442	6.37 307	8.18 441	4.62 270	9.24 399	2.23 238	3.69 380	9.19 491	1.26 275	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 474	0.09 326

SA-5K	2.85 330	0.81 401	3.48 314	3.11 537	0.44 278	2.52 223	1.50 442	6.37 307	8.18 441	4.62 270	9.24 399	2.23 238	3.69 380	9.19 491	1.26 275	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 474	0.09 326

LCNet	2.85 330	0.42 229	1.90 117	0.95 272	0.56 317	2.07 172	1.60 448	4.99 212	3.57 221	6.05 329	10.59 430	4.59 338	6.79 497	7.46 378	0.72 185	0.01 270	0.00 1	0.01 447	0.77 575	0.30 479	3.57 586

IRAFT_RVC	2.85 330	0.41 223	3.32 300	2.09 464	0.41 274	2.92 293	5.22 540	6.41 312	3.63 222	6.53 369	5.48 285	5.09 359	4.88 449	8.20 439	2.15 359	0.01 270	0.17 526	0.01 447	0.00 1	0.02 99	0.04 212

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 334	0.99 444	7.52 512	1.52 359	0.92 369	2.94 295	0.03 46	9.31 404	3.81 232	2.42 206	5.86 294	9.23 462	4.64 436	4.31 206	2.19 363	0.02 384	0.18 530	0.00 1	0.54 564	0.35 499	0.35 504

iRaft-Stereo_5w	2.86 334	0.86 412	4.08 371	0.06 48	0.25 208	2.76 263	0.60 303	4.97 208	4.10 259	2.98 222	7.85 367	10.17 481	4.17 406	8.16 432	5.83 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.26 467	0.06 274

test_sample4	2.87 336	0.40 210	4.54 396	1.80 408	0.54 314	3.95 387	0.15 156	11.48 471	6.49 381	6.33 358	6.81 326	3.68 298	2.65 328	6.11 273	2.36 373	0.02 384	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.05 252

test_sample3	2.87 336	0.37 186	4.45 390	1.95 435	0.59 319	4.69 416	0.16 162	11.50 472	6.45 378	5.82 313	6.44 318	3.76 302	2.64 326	6.01 270	2.41 377	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.05 252

MyStereo8	2.88 338	1.19 473	5.03 424	1.61 378	3.75 542	4.30 400	0.07 93	6.14 294	6.16 361	6.22 344	9.64 410	4.28 325	1.45 257	2.05 129	4.76 460	0.00 1	0.16 521	0.00 1	0.14 465	0.26 467	0.43 520

Selective-IGEV-i1	2.90 339	0.35 165	3.88 352	1.63 384	1.13 395	5.13 426	1.85 461	10.14 433	7.18 406	3.76 247	6.81 326	6.71 410	1.54 269	4.88 226	1.58 309	0.04 452	0.05 391	0.32 566	0.65 568	0.06 247	0.23 469

ffm	2.90 339	0.31 103	3.97 356	1.34 330	0.98 378	2.80 270	0.48 260	4.53 173	10.19 482	6.29 354	9.23 394	5.59 375	3.72 387	8.00 413	0.46 131	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.04 212

test_5	2.90 339	0.70 368	3.69 333	2.01 447	3.17 516	4.61 415	1.32 435	6.69 327	7.02 400	2.79 214	7.18 342	4.99 352	4.14 403	7.96 410	1.31 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 397	0.19 423	0.26 484

test_sample5	2.91 342	0.40 210	4.33 382	1.81 410	0.50 303	3.33 329	0.17 169	11.27 462	6.55 382	6.18 341	8.35 375	3.65 294	2.71 333	6.61 315	2.15 359	0.02 384	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.05 252

PFNet	2.93 343	0.40 210	5.51 454	2.13 470	0.84 359	3.11 312	0.75 350	6.78 330	4.79 295	9.98 505	6.00 295	4.78 345	2.13 301	8.33 443	2.11 355	0.19 522	0.06 413	0.00 1	0.11 454	0.20 427	0.35 504

MyStereo05	2.94 344	0.66 354	5.25 442	1.10 296	0.96 375	2.57 233	0.10 116	8.53 377	12.34 518	6.28 352	3.88 228	3.18 272	3.30 357	7.81 402	2.37 374	0.01 270	0.08 451	0.00 1	0.01 351	0.13 363	0.15 416

MyStereo04	2.95 345	0.79 395	5.38 445	1.03 285	1.11 390	2.63 246	0.46 257	10.00 426	12.44 519	4.19 257	3.91 230	3.04 265	3.60 376	7.34 372	2.74 394	0.00 1	0.09 463	0.00 1	0.01 351	0.11 332	0.09 326

PSMNet-ADL	2.98 346	0.43 240	2.41 181	1.43 347	0.40 269	5.94 447	0.28 209	8.45 371	5.13 306	3.36 235	6.77 324	8.41 446	4.61 434	7.20 364	4.55 455	0.02 384	0.09 463	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 165

PCWNet_CMD	2.99 347	0.39 198	4.02 363	0.39 181	0.26 215	2.53 226	0.15 156	9.24 401	9.22 462	7.12 395	11.53 454	6.94 414	2.41 316	4.02 194	1.33 285	0.01 270	0.02 281	0.02 479	0.00 1	0.05 219	0.07 295

MSMDNet	2.99 347	0.39 198	4.02 363	0.40 183	0.25 208	2.53 226	0.16 162	9.35 405	9.25 463	7.08 393	11.39 449	6.93 413	2.43 317	4.01 193	1.34 287	0.01 270	0.02 281	0.02 479	0.00 1	0.05 219	0.07 295

OMP-Stereo	3.03 349	0.93 435	2.72 220	4.21 576	0.51 307	2.19 187	1.25 427	6.19 299	6.00 351	7.99 439	6.21 307	8.50 452	2.49 319	9.44 503	1.74 327	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.05 252

DualNet	3.05 350	0.40 210	4.33 382	1.81 410	0.50 303	3.33 329	0.17 169	11.27 462	6.55 382	6.50 366	10.86 439	3.65 294	2.71 333	6.61 315	2.15 359	0.02 384	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.05 252

Hybrid-DGEV-03	3.06 351	0.64 341	2.49 190	0.98 278	0.08 62	3.47 338	0.98 402	4.54 177	6.57 384	9.43 488	20.79 547	3.58 292	1.15 224	4.54 213	1.42 292	0.00 1	0.04 373	0.00 1	0.00 1	0.26 467	0.16 428

SA	3.06 351	0.74 379	3.79 341	1.60 377	0.30 231	3.19 321	1.43 439	6.72 328	9.06 461	4.63 274	10.80 435	2.89 257	4.71 439	9.62 506	1.18 273	0.00 1	0.09 463	0.00 1	0.19 493	0.23 452	0.02 105

CFNet_ucs	3.07 353	0.44 248	4.05 367	0.54 206	0.37 263	3.08 306	0.19 178	9.80 417	8.49 453	7.64 422	12.62 473	5.67 380	1.76 290	4.96 233	1.51 300	0.00 1	0.04 373	0.01 447	0.00 1	0.09 300	0.11 364

NINENet	3.09 354	0.56 313	3.22 292	1.61 378	1.37 419	7.12 474	0.50 272	11.88 485	5.63 327	6.63 371	8.40 376	5.29 365	0.83 189	6.51 307	1.77 330	0.15 512	0.07 437	0.07 527	0.00 1	0.09 300	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 354	0.77 387	2.27 174	2.35 498	1.79 455	3.50 345	1.06 411	12.12 498	6.91 394	4.71 277	7.67 361	7.58 427	4.40 422	4.95 232	1.67 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 332	0.01 24

AdaStereo	3.09 354	0.58 320	3.04 268	2.84 525	0.48 297	4.08 392	1.29 433	12.16 500	7.77 429	6.03 328	9.62 408	5.79 384	1.53 268	4.56 216	1.93 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.02 105
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.
psmg	3.10 357	0.32 116	3.05 273	0.54 206	0.46 286	8.68 501	2.84 487	9.87 418	4.69 289	8.08 440	8.69 380	6.26 396	2.54 321	3.91 187	1.91 340	0.01 270	0.04 373	0.06 521	0.00 1	0.11 332	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 358	0.37 186	2.95 256	1.51 357	0.80 355	2.75 262	0.49 270	6.79 331	5.25 311	11.43 534	5.57 288	10.79 493	5.30 461	5.25 241	2.95 397	0.03 431	0.09 463	0.03 498	0.00 1	0.12 348	0.09 326

ARAFT	3.13 358	1.11 464	7.34 505	0.42 184	0.14 130	4.52 411	2.99 490	7.41 348	5.97 348	8.85 473	7.06 341	5.20 362	1.25 245	8.49 453	1.44 294	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.33 492	0.11 364

test_sample6	3.14 360	0.41 223	4.42 387	1.92 429	0.49 300	3.25 325	0.21 189	11.30 464	6.69 387	6.50 366	10.86 439	4.03 309	2.93 348	7.06 353	2.65 388	0.02 384	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.06 274

IIG-Stereo	3.16 361	0.75 381	2.83 238	4.08 571	0.21 193	2.56 232	0.74 348	6.55 321	5.56 325	8.39 457	9.38 405	7.94 437	2.79 339	9.50 505	1.89 339	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.04 212

DMCA-RVC	3.17 362	1.26 482	6.39 484	2.10 467	1.51 429	3.02 302	0.56 287	7.84 359	5.06 303	9.23 484	5.19 267	8.46 448	2.72 335	6.31 288	3.22 406	0.06 476	0.11 483	0.09 534	0.02 379	0.16 384	0.08 313

HI	3.18 363	0.90 425	3.05 273	1.28 322	0.15 137	2.29 197	0.04 56	5.31 242	3.52 216	7.96 435	12.69 474	11.43 505	6.61 489	4.26 204	4.02 440	0.00 1	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 24

CoSv	3.18 363	0.90 425	3.05 273	1.28 322	0.15 137	2.29 197	0.04 56	5.31 242	3.52 216	7.96 435	12.69 474	11.43 505	6.61 489	4.26 204	4.02 440	0.00 1	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 24

IER	3.20 365	0.54 303	5.13 432	0.58 215	1.59 432	7.29 479	0.56 287	6.36 305	4.95 300	7.44 414	8.84 381	6.20 394	6.26 482	4.88 226	3.29 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 24

BEATNet_4x	3.24 366	1.27 484	5.89 465	1.56 371	0.10 84	5.26 431	1.07 413	10.08 430	5.50 319	6.89 384	7.73 362	4.53 336	4.13 402	5.05 235	5.27 467	0.04 452	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.23 452	0.23 469

DispNO	3.25 367	0.72 371	6.85 494	1.95 435	1.34 418	3.49 343	0.84 376	8.14 364	6.30 368	6.34 359	7.76 365	6.30 399	4.28 415	6.93 338	3.51 423	0.00 1	0.03 336	0.03 498	0.12 459	0.07 268	0.07 295

RAFT-345	3.27 368	0.41 223	2.88 251	1.02 283	0.21 193	2.63 246	0.48 260	3.76 129	5.51 321	7.35 410	24.88 568	4.25 321	1.76 290	8.15 431	2.13 357	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24

GANet-RSSM	3.27 368	0.60 328	3.38 304	2.94 532	2.00 469	2.61 241	0.48 260	10.93 455	6.11 358	5.47 301	10.20 418	6.57 407	5.44 470	6.25 282	2.23 365	0.00 1	0.00 1	0.08 531	0.00 1	0.17 398	0.03 165

SFCPSM	3.29 370	0.43 240	5.11 430	0.34 170	0.94 373	8.48 496	2.15 468	14.51 545	5.29 312	7.00 387	7.65 360	3.43 278	2.59 325	5.11 238	2.37 374	0.01 270	0.03 336	0.01 447	0.07 431	0.13 363	0.15 416

test_sample7	3.30 371	0.47 264	3.43 313	1.98 440	0.35 256	4.33 401	1.88 462	10.66 444	7.73 425	8.36 452	7.55 354	6.55 403	4.27 411	6.58 313	1.62 314	0.06 476	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.06 274

NOSS_ROB	3.30 371	0.46 262	2.62 206	2.08 461	1.01 384	5.60 437	0.74 348	10.37 437	11.48 507	5.15 292	8.43 377	5.67 380	1.73 284	7.97 412	2.34 370	0.02 384	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.07 268	0.14 405

gwcnet-sp	3.31 373	1.47 499	7.26 502	1.73 399	0.69 336	7.57 486	1.14 419	8.59 379	6.17 362	8.57 462	5.25 275	4.26 322	3.36 359	6.46 298	3.44 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.11 364

scenet	3.31 373	1.47 499	7.26 502	1.73 399	0.69 336	7.57 486	1.14 419	8.59 379	6.17 362	8.57 462	5.25 275	4.26 322	3.36 359	6.46 298	3.44 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.11 364

ssnet	3.31 373	1.47 499	7.26 502	1.73 399	0.69 336	7.57 486	1.14 419	8.59 379	6.17 362	8.57 462	5.25 275	4.26 322	3.36 359	6.46 298	3.44 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.11 364

hknet	3.31 373	0.42 229	4.68 406	0.46 191	1.17 401	7.13 476	1.63 450	9.05 395	6.91 394	6.11 335	6.15 302	9.66 469	2.85 343	7.48 381	2.45 379	0.01 270	0.03 336	0.03 498	0.00 1	0.04 186	0.00 1

CFNet-ft	3.31 373	0.94 438	2.69 214	1.50 354	2.38 489	2.81 278	0.68 326	8.35 367	7.43 412	4.45 263	9.94 413	10.20 482	4.60 432	6.50 306	3.41 414	0.00 1	0.00 1	0.03 498	0.00 1	0.22 445	0.03 165

CFNet_RVC	3.31 373	0.94 438	2.69 214	1.50 354	2.38 489	2.81 278	0.68 326	8.35 367	7.43 412	4.45 263	9.94 413	10.20 482	4.60 432	6.49 304	3.41 414	0.00 1	0.00 1	0.03 498	0.00 1	0.22 445	0.03 165

ASMatch	3.32 379	0.50 278	3.32 300	1.72 398	0.45 285	1.93 156	0.68 326	6.42 313	3.89 239	6.18 341	22.30 555	4.61 339	4.82 447	7.65 388	1.70 322	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.03 397	0.01 37	0.18 438

GMM-Stereo	3.32 379	0.27 73	2.52 193	0.82 248	0.48 297	2.27 195	4.91 535	5.06 217	3.08 180	7.06 392	16.72 515	6.21 395	3.70 382	7.60 385	1.16 270	0.04 452	0.00 1	0.00 1	0.04 417	0.10 311	4.45 590

AACVNet	3.33 381	1.03 450	3.56 321	3.46 551	0.63 327	3.09 308	0.28 209	8.78 389	3.43 211	5.99 326	10.64 432	10.08 479	4.03 401	8.69 467	2.51 383	0.03 431	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.26 467	0.06 274

PSM-AAD	3.33 381	0.20 26	1.47 69	0.73 237	0.54 314	2.55 230	6.19 549	4.97 208	3.27 196	10.92 526	11.92 458	2.95 258	9.59 546	7.90 407	0.82 215	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 186	2.47 581

PSMNet-RSSM	3.33 381	0.77 387	3.22 292	2.12 468	1.90 465	2.33 203	0.71 337	11.17 457	5.83 336	5.90 324	11.43 452	7.04 418	4.83 448	5.96 268	3.17 404	0.00 1	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.08 282	0.02 105

PAM	3.38 384	0.31 103	5.61 459	1.37 337	0.71 342	7.60 489	0.38 237	8.94 392	3.55 219	5.54 303	4.69 248	16.09 548	7.03 502	3.67 179	1.02 254	0.00 1	0.21 544	0.00 1	0.38 549	0.07 268	0.41 514

qqq1	3.38 384	0.39 198	3.61 325	1.69 389	0.11 98	2.85 285	0.29 212	12.46 505	10.41 487	7.16 398	10.23 419	4.78 345	4.45 425	8.71 469	0.30 69	0.07 484	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.03 165

fff1	3.38 384	0.39 198	3.61 325	1.69 389	0.11 98	2.85 285	0.29 212	12.46 505	10.41 487	7.16 398	10.23 419	4.78 345	4.45 425	8.71 469	0.30 69	0.07 484	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.03 165

TransformOpticalFlow	3.38 384	0.70 368	4.54 396	1.00 281	0.30 231	3.56 353	0.14 150	9.67 414	7.30 410	5.55 304	13.34 482	6.74 411	5.03 452	8.22 440	1.34 287	0.00 1	0.01 193	0.01 447	0.00 1	0.04 186	0.11 364

G2L-Stereo	3.40 388	0.93 435	4.73 410	1.61 378	2.05 470	2.88 291	0.60 303	8.94 392	5.84 337	7.42 412	7.33 350	8.61 455	2.16 304	8.44 452	6.11 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.18 438

RAFT_CTSACE	3.40 388	1.07 456	4.52 394	1.27 317	3.14 513	4.00 391	1.07 413	3.93 139	4.43 274	4.66 276	17.94 531	7.21 425	2.76 337	10.82 525	0.85 221	0.00 1	0.07 437	0.00 1	0.00 1	0.30 479	0.01 24

AAGNet	3.41 390	0.34 150	2.45 183	1.78 406	0.39 267	3.69 363	1.05 410	4.79 195	4.61 287	9.62 495	7.74 364	4.98 351	6.38 486	7.34 372	13.02 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.04 212

cf-r	3.42 391	0.81 401	3.97 356	2.41 504	2.78 504	2.85 285	0.64 317	8.44 370	6.32 370	6.25 348	11.57 455	8.97 460	3.54 374	5.93 267	3.83 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 300	0.07 295

G2L-ROB	3.43 392	0.77 387	3.89 353	1.71 396	1.16 400	4.51 410	0.44 254	11.70 478	5.70 329	7.51 417	5.34 281	11.24 503	1.71 281	7.66 390	5.10 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 348	0.10 349

CoDeX	3.43 392	0.68 360	4.49 392	0.98 278	1.65 439	6.37 456	2.14 467	13.23 526	6.07 354	7.23 403	8.95 386	4.09 312	3.79 391	6.31 288	2.37 374	0.03 431	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.07 268	0.15 416

STrans-v2	3.43 392	0.73 374	4.82 412	0.26 144	0.60 321	3.00 300	1.19 424	10.41 439	7.22 407	5.79 309	10.97 443	6.75 412	7.03 502	8.25 441	1.40 290	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.18 438

Select-FE	3.44 395	0.73 374	8.39 519	1.44 351	0.96 375	2.01 169	0.10 116	8.84 391	3.94 244	5.36 300	10.32 423	9.73 470	8.82 533	6.28 284	0.83 216	0.01 270	0.22 548	0.01 447	0.49 562	0.03 151	0.30 496

MLCV	3.44 395	0.88 419	5.60 458	1.39 340	0.25 208	4.36 404	0.33 225	7.25 344	7.28 409	9.17 483	12.24 468	5.09 359	2.47 318	9.15 489	3.23 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.02 105

ff1	3.45 397	0.31 103	3.97 356	1.34 330	0.98 378	2.80 270	0.48 260	4.53 173	10.19 482	6.29 354	9.23 394	5.59 375	3.72 387	10.11 511	9.35 534	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.04 212

PAM_32	3.50 398	0.32 116	5.22 439	1.32 327	0.53 312	7.49 483	0.39 238	9.52 411	3.91 241	5.22 294	5.28 278	16.75 554	7.44 510	4.61 218	0.90 239	0.00 1	0.20 541	0.00 1	0.39 552	0.09 300	0.39 509

UGAM-zero	3.51 399	0.33 134	4.44 389	0.88 257	0.65 330	3.52 351	0.16 162	11.35 466	2.71 146	5.09 291	5.82 292	15.28 540	9.14 541	8.38 446	1.61 313	0.00 1	0.16 521	0.00 1	0.46 559	0.02 99	0.19 449

DeepPruner_ROB	3.52 400	1.14 469	4.06 368	1.12 303	1.65 439	3.65 358	0.83 370	13.96 536	4.47 278	7.80 427	10.84 437	7.05 420	2.16 304	8.14 430	3.08 402	0.07 484	0.03 336	0.00 1	0.01 351	0.32 488	0.06 274

SMFormer	3.54 401	0.39 198	3.61 325	1.69 389	0.11 98	2.85 285	0.29 212	12.46 505	10.41 487	7.16 398	10.23 419	4.78 345	4.45 425	8.71 469	3.51 423	0.07 484	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.04 212

tta	3.54 401	0.39 198	3.61 325	1.69 389	0.11 98	2.85 285	0.29 212	12.46 505	10.41 487	7.16 398	10.23 419	4.78 345	4.45 425	8.71 469	3.51 423	0.07 484	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.03 165

Sa-1000	3.55 403	0.75 381	3.63 329	1.91 425	0.30 231	3.55 352	1.63 450	7.39 347	8.54 454	7.70 424	17.44 528	4.00 308	2.82 341	9.44 503	1.33 285	0.00 1	0.10 475	0.00 1	0.18 487	0.21 438	0.04 212

G2L-Stereo_test	3.57 404	0.86 412	3.66 331	2.79 523	1.52 430	4.11 395	1.17 423	11.35 466	6.27 367	7.97 437	8.87 383	9.39 465	2.26 310	6.55 311	4.33 448	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.22 445	0.13 393

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 405	1.29 489	12.46 552	1.53 364	0.98 378	3.48 342	0.81 364	11.99 489	4.40 273	4.33 260	11.05 445	8.83 458	2.02 298	4.52 211	1.66 319	0.01 270	0.14 505	0.00 1	0.68 572	0.86 552	0.44 522

DDVS	3.59 406	0.53 298	4.53 395	2.02 449	1.27 409	6.63 464	0.49 270	8.73 387	4.10 259	7.14 396	7.63 359	12.68 518	2.25 308	8.69 467	4.09 443	0.08 489	0.20 541	0.01 447	0.00 1	0.14 373	0.59 541

KYRaft	3.59 406	0.31 103	1.84 109	0.76 243	0.46 286	2.29 197	4.04 515	4.75 193	3.25 195	8.93 478	19.47 538	6.62 409	5.07 456	7.79 400	0.71 183	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.04 186	5.38 597

STTStereo	3.60 408	0.93 435	6.34 481	2.71 517	2.23 483	3.68 362	0.63 313	9.42 406	6.73 389	9.87 501	6.97 331	8.84 459	3.65 378	6.85 331	3.04 400	0.00 1	0.02 281	0.01 447	0.00 1	0.02 99	0.02 105

LMCR-Stereo	3.63 409	1.29 489	4.20 376	2.54 510	0.17 156	8.08 493	1.52 444	11.46 470	4.73 292	8.45 460	10.66 434	1.91 228	5.03 452	7.69 392	3.58 428	0.92 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 504	0.02 105

Prome-Stereo	3.65 410	0.29 86	1.92 121	0.91 261	0.49 300	2.07 172	4.75 533	4.41 165	3.23 194	9.32 487	20.63 546	4.06 311	7.19 504	7.70 393	1.17 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	4.72 594

hitnet-ft	3.66 411	0.65 348	2.79 236	0.89 259	0.72 344	4.25 397	0.55 285	9.11 398	7.52 416	7.14 396	10.19 417	12.49 516	4.70 438	7.44 377	4.41 451	0.03 431	0.00 1	0.06 521	0.00 1	0.20 427	0.04 212

iResNet	3.68 412	0.91 429	7.94 515	2.97 534	0.34 253	4.44 409	0.48 260	7.70 352	9.74 473	7.72 425	12.74 476	4.03 309	2.87 345	8.05 420	3.37 412	0.02 384	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.09 326

acv_ft	3.69 413	0.53 298	4.58 403	2.31 494	4.71 576	7.44 482	0.86 384	8.54 378	5.70 329	9.29 486	9.26 402	5.77 382	4.15 404	2.24 134	8.13 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 478	0.01 24

ac_64	3.70 414	0.47 264	3.50 317	2.87 526	3.50 529	5.91 446	0.72 341	10.17 434	4.34 270	8.16 443	5.80 291	10.82 494	5.64 473	7.08 354	4.73 458	0.03 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.14 405

CFNet	3.72 415	1.10 462	5.03 424	2.49 508	1.59 432	4.90 421	0.22 191	11.38 468	9.88 478	4.80 279	11.25 448	6.44 401	3.68 379	8.33 443	3.00 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 445	0.07 295

DAS	3.74 416	0.35 165	5.19 437	1.99 442	3.74 538	2.36 206	3.22 497	7.77 354	9.27 464	8.70 466	12.08 461	4.45 332	5.43 467	8.39 447	1.71 323	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.02 105

DRaft	3.74 416	0.43 240	2.60 202	0.12 96	0.15 137	4.76 417	1.34 436	5.33 244	4.31 269	10.30 510	21.91 552	3.27 274	8.83 534	7.36 374	3.66 431	0.05 466	0.10 475	0.00 1	0.14 465	0.10 311	0.14 405

GrayStereo	3.74 416	0.20 26	1.94 125	1.55 368	0.60 321	3.12 313	8.22 576	5.76 274	3.32 203	10.40 514	16.66 514	5.81 385	8.60 531	6.57 312	1.37 289	0.01 270	0.00 1	0.01 447	0.63 567	0.02 99	0.04 212

GEStereo_RVC	3.74 416	0.73 374	4.95 420	2.01 447	1.24 405	4.36 404	3.07 492	11.77 482	7.80 430	6.87 383	6.52 320	7.70 430	4.31 418	8.98 483	4.19 445	0.03 431	0.01 193	0.02 479	0.02 379	0.13 363	0.11 364

ITSA-stereo	3.76 420	0.54 303	3.80 342	1.91 425	0.29 229	3.09 308	0.70 334	13.22 525	15.64 541	6.79 375	6.66 322	4.15 317	3.52 373	8.30 442	5.00 464	0.09 494	0.07 437	0.11 537	0.10 452	0.18 414	0.95 554

GwcNet-RSSM	3.77 421	1.05 452	5.06 426	2.21 478	1.87 462	2.36 206	1.52 444	8.98 394	7.96 434	5.91 325	14.59 497	7.94 437	3.50 370	6.43 296	5.70 475	0.00 1	0.00 1	0.04 510	0.00 1	0.20 427	0.08 313

SepStereo	3.78 422	0.35 165	5.19 437	1.99 442	3.74 538	2.36 206	3.22 497	7.77 354	9.27 464	8.70 466	12.08 461	4.45 332	5.43 467	9.18 490	1.71 323	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.02 105

DEmStereo	3.79 423	0.37 186	3.69 333	0.17 124	0.17 156	5.28 432	2.54 475	4.35 160	3.70 223	8.21 449	20.15 540	5.13 361	10.38 553	7.65 388	3.85 436	0.01 270	0.01 193	0.01 447	0.00 1	0.02 99	0.06 274

FADNet-RVC-Resample	3.79 423	1.62 513	12.06 548	1.43 347	0.66 331	5.94 447	2.41 471	10.18 435	8.58 456	6.28 352	4.22 236	5.33 369	4.80 446	7.71 394	3.19 405	0.17 518	0.21 544	0.17 550	0.12 459	0.41 518	0.29 494

anonymousa	3.80 425	0.55 307	3.35 302	1.24 312	3.74 538	9.04 506	0.36 229	6.74 329	4.03 251	7.72 425	19.64 539	10.62 489	6.01 480	1.52 95	1.40 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.03 165

UPFNet	3.82 426	0.47 264	4.34 385	2.21 478	3.38 523	7.26 478	2.69 482	9.89 420	5.96 346	7.98 438	7.53 353	7.89 434	3.15 353	7.72 396	5.88 479	0.01 270	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.06 274

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 427	1.06 455	5.23 441	2.72 519	3.27 519	4.36 404	0.61 306	10.71 447	7.56 417	8.75 468	7.89 368	9.86 474	3.90 395	7.15 362	3.44 416	0.14 510	0.02 281	0.02 479	0.03 397	0.04 186	0.03 165
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 428	0.82 404	3.01 261	2.00 446	2.58 498	5.28 432	3.34 501	10.85 453	6.33 371	7.27 406	7.32 349	10.15 480	9.02 538	6.19 277	2.51 383	0.22 529	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.12 348	0.03 165

mmx	3.86 429	0.31 103	3.97 356	1.34 330	0.98 378	2.80 270	0.48 260	12.18 501	10.66 495	6.29 354	9.23 394	5.59 375	3.72 387	10.11 511	9.35 534	0.05 466	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.04 212

xxx	3.86 429	0.31 103	3.98 360	1.34 330	0.98 378	2.80 270	0.48 260	12.18 501	10.66 495	6.29 354	9.23 394	5.59 375	3.72 387	10.11 511	9.35 534	0.05 466	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.04 212

THIR-Stereo	3.86 429	0.77 387	2.62 206	0.12 96	0.13 123	4.25 397	6.63 560	5.30 240	4.18 265	10.33 511	17.13 522	6.58 408	7.62 517	7.78 399	3.51 423	0.01 270	0.07 437	0.07 527	0.00 1	0.11 332	0.02 105

UGAM	3.90 432	0.48 271	4.69 407	0.17 124	0.08 62	3.67 359	1.22 425	4.81 196	14.45 530	4.59 269	11.94 459	14.20 530	3.80 392	9.92 510	3.61 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 379	0.32 488	0.07 295

AASNet	3.90 432	0.92 432	4.41 386	3.56 557	4.00 551	6.70 465	1.26 430	18.71 577	6.14 359	7.35 410	7.91 369	4.35 329	2.58 324	3.04 157	6.62 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 512	0.14 405

PS-NSSS	3.90 432	1.84 528	4.55 399	0.87 256	2.95 510	4.10 394	2.00 465	10.77 450	8.23 444	6.75 372	14.63 498	5.01 356	2.24 306	8.41 449	2.91 396	0.33 544	0.03 336	0.83 578	0.00 1	0.82 550	0.70 547

DualNet (step1)	3.91 435	1.11 464	6.15 474	1.27 317	0.60 321	5.22 428	2.54 475	10.66 444	7.73 425	8.36 452	7.55 354	6.55 403	4.27 411	6.58 313	1.62 314	1.49 583	0.03 336	3.10 590	2.99 597	0.20 427	0.15 416

FADNet_RVC	3.91 435	1.67 519	12.95 560	0.96 274	0.75 346	5.71 439	0.54 280	10.83 452	6.60 385	3.46 237	8.09 371	4.10 314	3.40 366	9.43 500	6.33 485	0.36 547	0.44 575	0.17 550	0.46 559	0.91 553	0.95 554

ISRNet	3.93 437	0.55 307	5.49 451	3.20 543	2.69 502	2.11 177	0.26 204	7.01 338	6.40 374	11.00 529	17.99 532	8.31 443	2.64 326	6.51 307	4.36 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.02 105

CrosDoStereo	3.96 438	0.45 256	3.04 268	0.32 158	0.20 190	3.28 326	11.63 598	5.76 274	4.45 276	9.04 479	16.58 512	4.99 352	7.45 511	8.04 417	3.72 432	0.00 1	0.02 281	0.01 447	0.00 1	0.16 384	0.10 349

DeepStereo_LL	3.96 438	0.45 256	3.04 268	0.32 158	0.20 190	3.28 326	11.63 598	5.76 274	4.45 276	9.04 479	16.58 512	4.99 352	7.45 511	8.04 417	3.72 432	0.00 1	0.02 281	0.01 447	0.00 1	0.16 384	0.10 349

RAFT-RH_RVC	3.96 438	0.46 262	2.93 254	1.55 368	0.42 277	3.14 315	0.14 150	3.70 117	5.98 349	11.25 532	32.23 592	5.29 365	1.68 279	8.13 429	2.14 358	0.08 489	0.00 1	0.00 1	0.03 397	0.01 37	0.00 1

UNet	3.97 441	0.61 332	6.50 487	1.68 388	3.22 517	9.82 515	0.31 219	9.50 408	5.32 314	7.20 402	6.35 317	10.59 487	5.91 478	6.93 338	5.49 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 24

FADNet-RVC	3.98 442	1.84 528	12.48 554	1.69 389	0.44 278	4.33 401	1.31 434	11.84 483	7.15 405	3.53 239	3.50 224	10.63 490	4.43 423	9.12 487	6.25 484	0.03 431	0.10 475	0.00 1	0.03 397	0.60 535	0.25 478

HSM	4.00 443	0.79 395	3.16 287	1.59 376	2.17 479	6.77 467	1.11 417	12.28 503	6.35 373	6.75 372	8.11 372	13.90 527	5.37 463	8.85 477	2.71 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.02 105

coex_refinement	4.04 444	0.87 415	3.55 320	2.96 533	1.40 423	4.28 399	0.32 220	11.18 458	7.72 423	8.32 450	13.44 484	10.01 478	3.48 369	6.28 284	6.76 495	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.16 428

HBP-ISP	4.09 445	1.05 452	4.10 372	1.87 418	1.31 416	7.56 485	3.98 513	11.26 460	9.94 479	7.81 428	14.44 496	3.23 273	4.27 411	8.89 480	1.87 336	0.06 476	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.04 212

TDLM	4.11 446	1.11 464	3.54 319	1.62 382	1.04 385	3.91 385	7.41 571	10.60 442	10.67 497	6.38 360	12.59 472	5.95 388	4.77 442	8.79 475	3.04 400	0.58 562	0.00 1	0.01 447	0.00 1	0.19 423	0.12 381

CSP-Net	4.12 447	1.28 487	3.70 336	1.54 366	1.06 386	13.28 557	2.33 470	12.96 520	5.45 317	8.87 474	8.54 379	8.43 447	3.03 349	8.16 432	3.65 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 414	0.03 165

test_xeample	4.13 448	0.36 179	2.75 224	1.23 311	0.51 307	3.96 388	0.13 140	12.63 513	7.65 420	7.49 416	10.86 439	3.29 275	3.36 359	6.71 323	21.53 593	0.02 384	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.04 212

Anonymous_2	4.14 449	0.62 337	3.21 291	1.40 341	1.43 426	5.19 427	0.32 220	6.63 323	4.38 272	4.48 266	2.30 176	8.08 440	7.00 500	5.37 246	2.29 367	0.23 530	0.75 585	5.20 600	18.12 630	5.66 592	0.23 469

CBMV_ROB	4.14 449	0.52 294	3.14 285	1.30 324	0.77 350	6.92 470	1.97 464	10.11 432	9.58 470	8.92 476	14.20 493	7.12 422	5.90 477	8.65 463	3.50 422	0.01 270	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.09 326

SACVNet	4.15 451	1.26 482	3.81 344	3.12 539	1.68 444	3.09 308	2.85 488	11.91 486	5.96 346	10.52 517	11.20 446	10.59 487	3.95 396	8.97 482	3.25 409	0.08 489	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.32 488	0.44 522

MMNet	4.16 452	0.77 387	5.47 450	1.40 341	1.67 442	10.78 530	0.63 313	8.64 385	8.47 451	8.80 471	8.33 374	7.51 426	6.61 489	7.53 382	6.54 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.05 252

CVANet_RVC	4.16 452	1.16 471	3.60 324	1.94 434	1.46 427	3.92 386	4.68 530	10.89 454	8.34 446	7.58 420	10.84 437	10.27 484	6.62 492	8.56 456	2.69 389	0.39 550	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.21 438	0.09 326

pcwnet_v2	4.20 454	0.36 179	8.53 521	1.33 328	1.12 392	3.43 334	0.41 243	12.85 516	14.16 528	9.90 503	14.29 494	5.90 387	3.03 349	6.20 279	2.06 353	0.01 270	0.05 391	0.04 510	0.02 379	0.16 384	0.18 438

HSM-Net_RVC	4.20 454	0.32 116	2.76 228	0.63 226	0.69 336	6.95 471	1.69 454	11.96 488	8.36 447	8.83 472	12.17 465	15.18 539	4.21 407	6.91 336	3.30 411	0.02 384	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 24
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 456	0.50 278	5.45 449	1.34 330	1.68 444	7.04 472	4.51 527	10.73 448	7.00 398	10.78 523	6.80 325	8.48 450	4.63 435	9.91 509	5.12 466	0.02 384	0.06 413	0.02 479	0.03 397	0.08 282	0.03 165

FADNet	4.23 457	1.65 516	11.75 547	1.64 385	0.80 355	4.80 418	0.77 354	13.76 535	11.65 509	3.97 252	5.24 273	9.62 468	5.14 458	8.40 448	3.78 434	0.21 527	0.04 373	0.07 527	0.05 423	1.14 558	0.10 349

iResNet_ROB	4.23 457	1.02 448	4.90 416	2.18 474	0.93 372	2.92 293	0.37 232	15.10 552	16.91 550	7.89 433	10.51 428	7.03 416	3.07 352	8.16 432	3.46 420	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.02 105

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 459	25.07 612	26.53 603	0.44 189	0.07 44	1.50 108	0.54 280	2.09 18	1.57 91	0.51 126	0.62 80	0.21 92	0.20 58	1.44 89	0.53 152	12.03 616	0.01 193	0.00 1	0.08 436	1.75 572	9.69 610

1111x	4.25 460	0.30 98	4.31 381	1.47 353	0.37 263	5.10 425	0.32 220	12.86 517	9.82 476	6.01 327	9.73 411	8.78 457	5.97 479	9.43 500	10.39 547	0.06 476	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.04 212

HGLStereo	4.25 460	0.52 294	4.65 404	3.09 535	5.18 581	6.51 463	0.73 342	10.37 437	6.74 390	7.32 408	12.44 471	7.00 415	7.21 506	7.46 378	5.51 472	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.10 349

delet	4.27 462	0.72 371	4.50 393	1.07 294	3.75 542	10.79 531	4.04 515	9.95 421	7.89 431	8.09 441	8.89 384	8.46 448	3.81 393	7.56 383	5.80 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 332	0.02 105

iResNetv2_ROB	4.28 463	1.43 496	7.17 501	2.91 527	1.26 406	4.36 404	1.62 449	13.64 533	10.25 486	9.83 499	11.41 450	7.68 429	4.00 397	7.75 398	1.85 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 505	0.09 326

RAFT + AFF	4.30 464	1.55 507	5.84 463	1.43 347	2.36 488	5.94 447	6.72 562	10.01 427	7.56 417	7.55 418	8.96 388	7.09 421	6.73 495	8.57 457	4.02 440	0.02 384	0.47 578	0.00 1	0.01 351	0.56 529	0.54 535

ADLNet	4.32 465	0.80 399	4.33 382	3.60 558	3.56 531	6.87 469	2.48 474	11.20 459	7.58 419	9.87 501	9.62 408	8.39 445	4.95 450	6.16 275	6.60 492	0.01 270	0.01 193	0.00 1	0.01 351	0.12 348	0.25 478

CRFU-Net	4.45 466	0.67 358	5.02 422	2.78 522	1.32 417	12.67 551	3.35 502	11.26 460	3.52 216	10.06 507	9.30 404	10.91 497	6.92 499	7.26 366	3.24 408	0.15 512	0.16 521	0.16 547	0.00 1	0.26 467	0.05 252

ACV-stereo	4.46 467	0.76 384	9.94 535	1.91 425	1.06 386	11.61 539	1.28 431	6.25 300	7.09 402	3.09 224	5.21 271	16.88 555	10.23 552	7.96 410	5.47 470	0.06 476	0.15 512	0.01 447	0.00 1	0.12 348	0.14 405

ssnet_v2	4.46 467	0.87 415	5.18 436	1.57 372	0.67 333	9.14 507	4.73 532	11.84 483	9.68 471	8.79 469	6.24 310	9.91 475	4.34 419	6.28 284	9.30 533	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.28 476	0.30 496

ADLNet2	4.46 467	0.90 425	6.06 471	2.74 521	3.91 547	6.79 468	3.01 491	10.95 456	8.40 449	7.27 406	9.80 412	9.85 473	5.43 467	7.29 367	6.44 488	0.01 270	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.11 364

StereoDRNet-Refined	4.46 467	0.62 337	3.80 342	1.92 429	0.40 269	9.35 509	0.15 156	10.02 428	8.83 459	12.69 544	11.62 456	9.34 463	3.87 394	8.06 424	8.02 511	0.00 1	0.00 1	0.01 447	0.05 423	0.20 427	0.26 484
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 471	0.31 103	2.77 229	1.69 389	0.47 295	7.74 491	0.07 93	14.04 537	7.91 433	5.82 313	8.97 389	9.34 463	3.41 367	7.33 371	20.24 588	0.05 466	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.04 212

NVstereo2D	4.51 471	0.82 404	6.86 495	3.28 546	3.38 523	8.16 494	3.13 494	10.51 440	15.15 538	4.90 282	6.89 330	7.87 432	4.78 444	9.88 508	3.91 438	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.02 99	0.58 538

DLCB_ROB	4.51 471	0.91 429	3.78 340	2.19 475	1.07 389	6.28 453	3.09 493	9.78 416	7.72 423	10.65 520	12.97 478	13.91 528	3.71 383	8.72 473	5.30 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.10 349

RASNet	4.52 474	0.61 332	4.42 387	3.42 549	4.68 575	4.58 413	0.99 403	9.54 412	8.01 435	5.28 297	11.42 451	10.34 486	8.88 535	9.28 495	8.68 525	0.15 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.04 212

FTStereo	4.55 475	0.36 179	2.18 166	0.94 268	0.38 265	2.60 240	8.82 579	4.98 211	3.17 188	10.88 525	30.35 587	5.60 379	7.60 516	7.62 387	1.55 306	0.17 518	0.00 1	0.05 517	0.00 1	0.03 151	3.80 588

dad	4.66 476	1.89 532	5.51 454	0.94 268	0.09 76	2.16 185	0.37 232	7.10 341	14.43 529	10.13 508	16.84 516	14.97 536	1.90 293	6.82 327	4.15 444	1.09 576	0.11 483	4.08 596	0.46 559	0.17 398	0.06 274

LL-Strereo	4.71 477	1.64 515	7.51 511	1.15 305	4.31 557	3.71 365	1.45 440	9.21 400	8.36 447	8.37 456	8.17 373	10.82 494	11.36 559	12.51 548	4.82 461	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.00 1	0.31 484	0.32 501

CBFPSM	4.87 478	0.94 438	14.70 569	1.51 357	1.15 397	11.49 537	2.55 479	7.28 345	6.47 379	6.23 345	4.83 252	15.30 541	8.99 537	6.88 332	8.20 518	0.03 431	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.40 515	0.42 518

Selective-IGEV-i16pc	4.90 479	0.51 285	10.53 540	2.09 464	0.14 130	23.35 591	7.41 571	5.79 278	17.27 554	3.15 226	6.83 328	5.44 371	1.97 296	8.34 445	3.37 412	0.34 545	0.51 580	0.07 527	0.21 502	0.34 497	0.41 514

SGM-Forest	4.96 480	0.32 116	2.84 240	1.21 309	0.64 329	10.23 520	6.64 561	11.55 473	10.98 499	10.94 528	13.59 485	11.65 508	4.30 416	8.94 481	4.63 456	0.11 499	0.04 373	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.46 526
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 481	1.47 499	7.42 508	2.40 501	2.14 477	8.73 502	3.64 510	12.42 504	13.11 521	7.03 390	7.57 357	7.88 433	6.52 488	10.16 516	7.82 507	0.02 384	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.11 332	1.07 558
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 482	1.74 521	6.38 483	1.96 438	1.29 413	2.26 194	1.69 454	10.07 429	18.53 557	7.88 432	18.15 533	8.49 451	2.70 330	10.59 521	7.04 498	0.96 574	0.15 512	0.02 479	0.00 1	0.13 363	0.12 381

PSMNet_ROB	5.02 483	1.63 514	6.03 470	1.90 424	1.83 459	9.57 513	6.35 557	15.58 557	7.23 408	6.15 340	10.48 427	12.22 514	4.16 405	8.02 416	8.71 526	0.02 384	0.01 193	0.01 447	0.10 452	0.20 427	0.12 381

GASNet	5.19 484	4.61 573	9.38 530	4.73 580	2.10 474	3.80 379	1.57 447	12.07 494	10.96 498	8.92 476	7.03 339	8.21 442	7.67 518	14.02 559	7.36 500	0.02 384	0.15 512	0.00 1	0.00 1	0.69 542	0.42 518

TCMNet	5.22 485	1.96 536	9.78 533	4.11 572	6.57 589	8.83 503	1.35 438	10.74 449	8.07 437	6.39 361	12.76 477	8.32 444	4.75 441	8.62 462	10.09 546	0.11 499	0.18 530	0.31 564	0.09 447	0.75 547	0.57 537

FINET	5.32 486	1.14 469	10.04 536	2.17 473	3.67 537	6.49 460	6.76 563	11.68 477	22.08 578	7.42 412	12.15 464	4.24 320	3.61 377	9.25 494	5.35 469	0.04 452	0.04 373	0.00 1	0.00 1	0.17 398	0.09 326

CBMV	5.35 487	0.91 429	3.67 332	1.62 382	0.44 278	10.09 518	7.19 568	12.49 509	12.33 517	12.22 540	14.69 499	10.93 498	6.48 487	8.51 454	4.96 463	0.02 384	0.15 512	0.00 1	0.00 1	0.17 398	0.17 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 488	0.40 210	2.72 220	1.50 354	0.48 297	6.15 452	0.07 93	13.73 534	8.06 436	8.79 469	11.03 444	3.71 300	4.21 407	7.47 380	38.74 626	0.03 431	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.04 186	0.05 252

YMNet	5.52 489	1.83 526	8.79 523	3.47 553	4.46 565	10.72 528	0.91 393	9.99 424	6.43 376	13.76 558	16.35 509	11.65 508	4.49 429	7.95 408	8.03 513	0.12 503	0.35 565	0.12 540	0.08 436	0.71 544	0.27 488

YMNet_1	5.52 489	1.83 526	8.79 523	3.47 553	4.46 565	10.72 528	0.91 393	9.99 424	6.43 376	13.76 558	16.35 509	11.65 508	4.49 429	7.95 408	8.03 513	0.12 503	0.35 565	0.12 540	0.08 436	0.71 544	0.27 488

StereoDRNet	5.59 491	1.75 522	6.80 492	3.12 539	4.45 564	10.61 526	4.35 523	18.80 579	9.73 472	12.22 540	6.87 329	11.44 507	4.65 437	8.09 427	8.26 519	0.02 384	0.11 483	0.00 1	0.03 397	0.20 427	0.28 492

PSMNet-RUCA	5.60 492	4.62 574	11.61 545	10.29 599	7.55 596	7.08 473	1.94 463	12.01 490	10.52 494	3.90 250	11.88 457	4.43 331	1.75 289	7.56 383	4.24 446	1.68 586	0.12 490	4.78 599	0.67 571	4.74 589	0.68 546

fast-acv-ft	5.62 493	1.39 494	7.01 496	2.02 449	1.89 464	12.23 546	1.82 460	7.35 346	9.45 468	10.46 516	20.27 543	14.55 534	7.71 519	7.41 375	7.61 504	0.10 497	0.09 463	0.16 547	0.07 431	0.59 533	0.13 393

ETE_ROB	5.80 494	1.77 523	6.33 480	1.44 351	0.78 354	6.43 458	6.90 564	12.53 510	8.08 438	12.93 549	14.89 500	21.13 581	5.87 476	9.83 507	6.57 491	0.04 452	0.01 193	0.00 1	0.02 379	0.08 282	0.33 502

test_sample9	5.87 495	1.11 464	6.15 474	1.27 317	0.60 321	5.22 428	2.54 475	10.66 444	7.73 425	8.36 452	7.55 354	6.55 403	4.27 411	11.68 538	11.44 557	1.49 583	24.31 636	3.10 590	2.99 597	0.20 427	0.15 416

DRN-Test	5.87 495	0.98 441	5.89 465	2.69 516	3.65 535	12.37 548	3.35 502	20.07 596	10.20 485	11.93 539	12.31 469	11.06 501	5.31 462	7.89 406	9.05 529	0.04 452	0.05 391	0.04 510	0.04 417	0.18 414	0.25 478

NCCL2	5.88 497	1.59 510	5.44 448	1.87 418	0.92 369	9.55 512	11.55 597	12.11 496	9.94 479	9.67 496	8.85 382	22.28 584	7.41 509	8.78 474	7.17 499	0.01 270	0.00 1	0.03 498	0.00 1	0.13 363	0.23 469

iinet-f	5.94 498	1.60 511	26.88 604	1.79 407	1.38 420	11.92 544	1.47 441	6.80 332	7.11 403	6.90 386	14.43 495	10.64 491	7.97 521	7.00 348	12.12 561	0.02 384	0.03 336	0.05 517	0.00 1	0.63 538	0.02 105

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 499	5.36 578	5.02 422	3.75 565	3.57 532	15.81 565	4.27 520	11.72 480	6.96 396	7.23 403	8.47 378	9.09 461	2.66 329	9.36 499	2.71 390	7.49 603	2.32 599	2.01 588	0.08 436	6.77 598	4.67 593

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 500	1.55 507	9.92 534	2.40 501	3.22 517	10.28 521	3.14 495	11.64 475	9.79 474	9.54 493	20.22 542	11.16 502	6.77 496	10.61 522	9.16 530	0.06 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.04 212

APVNet	5.98 500	1.72 520	8.72 522	3.21 544	4.04 553	12.31 547	1.81 459	19.09 585	6.10 355	6.13 339	13.41 483	10.69 492	6.30 483	11.26 532	13.90 570	0.05 466	0.02 281	0.11 537	0.03 397	0.53 526	0.20 456

z-ln-s-r	5.99 502	1.34 492	15.55 572	1.52 359	1.95 467	3.28 326	2.71 484	7.72 353	11.16 501	6.43 364	25.06 570	8.76 456	5.86 475	11.03 529	17.17 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.11 364

NaN_ROB	6.00 503	1.24 480	6.29 479	1.34 330	1.68 444	9.60 514	10.31 591	15.09 550	15.79 543	12.62 543	8.95 386	11.67 511	5.83 474	11.78 542	6.41 487	0.05 466	0.13 500	0.08 531	0.20 496	0.22 445	0.79 549

DANet	6.02 504	1.23 478	8.45 520	3.86 568	3.94 549	7.64 490	1.34 436	9.51 410	7.00 398	13.39 553	15.53 504	15.99 546	7.02 501	12.14 544	12.37 562	0.19 522	0.12 490	0.02 479	0.03 397	0.13 363	0.56 536
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 505	1.22 476	5.61 459	2.56 513	0.90 368	6.32 454	7.07 566	12.92 519	8.30 445	14.76 564	15.13 502	19.84 572	6.66 494	10.36 517	8.58 523	0.02 384	0.04 373	0.00 1	0.03 397	0.11 332	0.24 474

Selective-IGEV-i16pb	6.09 506	0.58 320	14.62 567	2.02 449	0.55 316	18.63 580	7.27 570	9.98 423	20.66 572	4.62 270	12.40 470	9.76 471	5.05 454	8.60 459	4.25 447	0.51 561	0.62 584	0.20 554	0.31 538	0.55 528	0.61 543

GANet	6.22 507	1.07 456	4.07 370	2.27 484	0.89 366	9.19 508	9.52 585	12.02 491	8.13 440	10.72 521	29.09 583	13.86 526	7.52 515	11.00 528	4.39 450	0.36 547	0.00 1	0.02 479	0.02 379	0.12 348	0.08 313

DISCO	6.28 508	0.57 315	5.78 462	3.43 550	1.17 401	11.22 534	3.39 504	12.14 499	16.16 545	6.52 368	11.22 447	16.96 556	6.32 484	19.51 589	10.74 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 499	0.11 364

Syn2CoEx	6.32 509	2.72 552	9.33 529	2.45 506	1.67 442	8.59 499	3.32 500	18.08 573	12.27 516	8.53 461	21.08 549	10.30 485	9.80 547	9.30 496	7.86 508	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 538	0.43 520

RYNet	6.34 510	0.89 422	5.88 464	1.41 344	4.48 568	15.97 567	4.18 518	13.41 528	16.49 546	10.81 524	7.00 336	14.33 532	8.72 532	9.43 500	13.71 569	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.07 295

GwcNet	6.42 511	1.97 537	10.92 542	2.59 514	5.58 584	11.55 538	2.21 469	14.10 539	16.52 549	10.04 506	17.19 525	10.86 496	5.61 472	9.23 493	8.84 528	0.01 270	0.06 413	0.03 498	0.08 436	0.56 529	0.40 512

Wz-Net-LNSev	6.46 512	1.93 534	16.44 576	1.52 359	4.15 555	12.66 550	4.96 536	13.05 522	12.10 515	10.55 519	16.23 508	11.32 504	7.19 504	8.43 451	8.48 522	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.08 282	0.06 274

DGSMNet	6.47 513	2.61 550	13.64 563	3.46 551	3.74 538	8.97 505	6.01 547	14.15 540	13.01 520	7.46 415	14.10 491	9.94 476	4.79 445	10.44 518	6.22 483	1.30 580	1.70 596	1.80 585	1.52 590	2.27 579	2.35 579

GANetREF_RVC	6.56 514	2.89 554	7.58 513	3.41 548	0.40 269	12.96 553	9.58 586	15.09 550	17.25 553	10.33 511	10.62 431	12.27 515	8.16 525	12.21 545	4.53 454	0.41 553	0.00 1	0.00 1	0.02 379	3.12 584	0.39 509
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
LALA_ROB	6.58 515	1.80 525	6.25 477	1.26 315	0.94 373	10.08 517	9.02 581	16.00 559	11.51 508	12.74 545	13.02 479	24.77 587	5.25 460	10.56 520	8.02 511	0.04 452	0.05 391	0.00 1	0.02 379	0.10 311	0.25 478

S-Stereo	6.63 516	0.84 407	9.67 532	3.15 541	3.48 528	6.49 460	6.22 551	12.99 521	22.84 580	9.48 491	15.51 503	12.00 513	8.43 527	8.04 417	10.70 550	0.12 503	0.17 526	0.00 1	0.38 549	0.13 363	1.92 573

DeepPrunerF	6.75 517	2.69 551	23.31 594	3.68 561	7.16 591	3.78 376	4.29 521	13.42 529	20.13 569	8.13 442	10.46 426	7.18 424	8.06 523	11.10 530	9.44 537	0.24 533	0.15 512	0.29 562	0.42 555	0.66 541	0.45 524

edge stereo	6.76 518	1.01 446	6.76 491	2.20 477	2.45 493	6.41 457	2.45 473	14.84 549	11.98 514	15.29 566	18.31 534	22.02 582	12.56 564	10.82 525	7.49 502	0.03 431	0.06 413	0.11 537	0.03 397	0.30 479	0.14 405

NCC-stereo	6.77 519	1.49 503	6.48 485	2.92 529	4.40 560	7.43 480	3.61 507	19.52 592	13.29 522	8.39 457	16.91 517	15.96 544	12.13 561	12.85 550	7.70 505	1.47 581	0.11 483	0.01 447	0.42 555	0.14 373	0.24 474

Abc-Net	6.77 519	1.49 503	6.48 485	2.92 529	4.40 560	7.43 480	3.61 507	19.52 592	13.29 522	8.39 457	16.91 517	15.96 544	12.13 561	12.85 550	7.70 505	1.47 581	0.11 483	0.01 447	0.42 555	0.14 373	0.24 474
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 521	0.68 360	6.80 492	2.30 488	1.77 454	5.63 438	4.20 519	18.79 578	18.62 558	10.53 518	17.15 523	18.52 565	13.74 572	8.86 479	7.38 501	0.03 431	0.15 512	0.01 447	0.07 431	0.12 348	0.26 484

RP	6.84 522	1.29 489	5.53 457	3.92 569	5.18 581	6.32 454	3.53 505	11.73 481	15.31 539	9.54 493	22.38 556	18.25 563	14.47 574	10.11 511	7.49 502	0.91 572	0.01 193	0.12 540	0.15 469	0.33 492	0.19 449

ccnet	6.87 523	0.92 432	5.15 434	3.09 535	2.18 481	11.78 542	4.90 534	17.97 572	8.79 458	12.79 547	20.20 541	16.00 547	8.35 526	9.12 487	14.17 572	0.42 556	0.33 562	0.25 560	0.09 447	0.40 515	0.48 527

RGC	6.88 524	2.23 543	6.13 472	4.05 570	4.73 577	8.94 504	2.78 485	15.19 554	11.74 510	11.13 530	19.34 537	17.86 560	10.42 554	13.02 553	8.03 513	0.73 566	0.01 193	0.24 559	0.41 554	0.31 484	0.38 508

xyz-stereo	6.97 525	0.29 86	36.85 616	0.20 130	0.07 44	30.65 607	0.19 178	3.97 141	1.82 99	10.21 509	24.87 567	6.06 390	7.29 507	11.62 537	4.87 462	0.01 270	0.02 281	0.35 568	0.00 1	0.06 247	0.02 105

Nwc_Net	6.97 525	1.25 481	6.63 489	3.82 566	3.37 522	10.83 532	1.67 453	19.56 594	11.35 505	8.36 452	23.62 560	17.19 558	11.44 560	11.21 531	8.08 516	0.80 568	0.00 1	0.00 1	0.02 379	0.13 363	0.09 326

w-ln-seven-2	7.09 527	2.32 545	23.44 595	1.71 396	1.06 386	7.81 492	3.98 513	12.02 491	14.65 533	13.06 551	20.38 544	11.70 512	9.83 549	10.65 523	8.66 524	0.02 384	0.05 391	0.00 1	0.02 379	0.32 488	0.14 405

DStereoRT	7.14 528	1.05 452	6.27 478	2.26 483	1.39 422	10.94 533	1.76 458	7.53 351	4.14 262	7.55 418	10.86 439	2.79 252	6.79 497	8.01 415	4.49 453	0.13 508	0.18 530	49.57 634	15.74 629	0.23 452	1.13 559

ADCRef	7.27 529	1.38 493	16.37 574	2.52 509	3.30 521	11.63 540	3.16 496	10.80 451	9.35 466	13.03 550	25.27 573	8.17 441	8.92 536	8.06 424	21.81 596	0.15 512	0.08 451	0.16 547	0.34 544	0.38 508	0.58 538

psmorigin	7.34 530	1.58 509	18.31 581	2.35 498	0.87 361	6.72 466	1.70 457	10.63 443	7.14 404	19.77 581	22.71 557	20.13 574	11.34 558	12.96 552	9.49 538	0.04 452	0.17 526	0.06 521	0.17 480	0.21 438	0.50 531

Wz-Net-MNSev	7.43 531	2.35 547	15.22 570	2.34 497	3.41 527	17.27 576	8.55 577	11.91 486	13.48 524	13.37 552	17.05 520	13.70 523	7.47 514	11.90 543	9.99 545	0.40 552	0.03 336	0.00 1	0.01 351	0.16 384	0.07 295

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CSAN	7.62 533	1.60 511	6.56 488	1.83 415	0.66 331	12.40 549	10.52 594	14.45 544	21.32 575	14.19 560	15.98 506	17.84 559	13.02 569	12.32 546	8.38 520	0.09 494	0.07 437	0.03 498	0.04 417	0.33 492	0.67 545

SQANet	7.64 534	3.40 564	5.49 451	11.73 603	9.62 604	11.96 545	2.82 486	11.33 465	6.10 355	8.33 451	11.49 453	11.00 499	5.16 459	10.12 515	2.72 393	8.92 607	2.21 598	10.41 605	1.58 591	11.13 607	7.39 602

anonymity	7.68 535	3.83 567	12.39 551	7.04 592	12.67 611	8.18 495	2.00 465	17.50 568	6.85 392	13.56 556	9.21 393	9.97 477	7.82 520	11.28 533	5.58 473	6.27 601	4.98 623	3.68 594	2.96 596	3.33 586	4.48 591

CC-Net-ROB	7.68 535	9.21 598	7.46 509	3.82 566	3.66 536	15.68 564	5.02 537	17.95 571	10.45 493	6.44 365	14.00 490	7.63 428	4.77 442	10.75 524	3.10 403	5.99 600	2.46 601	16.28 610	1.08 583	6.30 596	1.56 569

stereogan	7.69 537	0.88 419	7.08 500	3.49 556	3.93 548	18.98 581	3.23 499	16.52 561	19.58 565	9.93 504	18.92 536	20.50 578	9.04 539	14.07 560	6.14 482	0.26 536	0.04 373	0.21 556	0.03 397	0.63 538	0.33 502

pmcnn	7.72 538	1.27 484	9.42 531	2.91 527	3.14 513	9.44 510	6.23 552	12.56 511	16.51 547	14.53 562	24.08 562	27.44 593	8.49 529	9.32 497	8.44 521	0.06 476	0.08 451	0.00 1	0.00 1	0.30 479	0.15 416

AF-Net	7.78 539	1.44 498	6.68 490	3.37 547	4.50 569	8.61 500	2.69 482	17.07 565	20.17 570	9.52 492	24.02 561	20.31 577	14.59 575	11.58 536	9.84 542	0.61 563	0.00 1	0.12 540	0.00 1	0.38 508	0.12 381

PASM	7.90 540	4.22 569	21.97 592	3.25 545	3.29 520	5.39 435	6.57 559	10.57 441	19.09 560	12.77 546	13.92 488	18.11 562	9.51 545	13.79 558	10.77 553	0.19 522	0.45 576	0.29 562	1.08 583	1.49 567	1.19 561

PWCDC_ROB	7.92 541	3.17 562	7.48 510	5.73 587	4.40 560	10.45 523	0.35 228	14.52 546	28.19 590	10.36 513	31.27 589	7.04 418	9.14 541	13.22 555	8.78 527	2.74 591	0.02 281	0.00 1	0.00 1	1.31 563	0.17 434

test_sample8	7.99 542	1.11 464	6.15 474	1.27 317	0.60 321	5.22 428	2.54 475	12.04 493	6.15 360	17.46 573	9.02 391	24.67 586	18.16 583	11.68 538	11.44 557	1.49 583	24.31 636	3.10 590	2.99 597	0.20 427	0.15 416

ADCP+	8.09 543	1.79 524	14.50 566	1.54 366	4.28 556	16.57 570	5.20 539	12.80 515	11.20 503	12.83 548	17.07 521	11.02 500	10.80 556	17.59 581	23.18 602	0.03 431	0.05 391	0.01 447	0.18 487	0.39 512	0.81 550

SuperB	8.10 544	3.15 561	24.67 597	2.65 515	1.23 404	9.88 516	4.29 521	10.18 435	30.07 593	11.53 536	12.18 466	6.12 392	6.65 493	10.50 519	14.47 573	0.14 510	0.11 483	0.35 568	0.25 520	13.06 611	0.48 527

PWC_ROB	8.24 545	3.13 559	12.74 558	2.43 505	4.43 563	7.51 484	1.22 425	16.63 562	19.24 563	16.08 569	28.29 580	13.99 529	10.16 551	13.63 557	14.06 571	0.42 556	0.00 1	0.05 517	0.00 1	0.59 533	0.27 488

MDST_ROB	8.37 546	0.32 116	9.03 527	4.18 575	2.42 492	26.86 601	6.14 548	19.36 589	13.52 525	27.09 598	22.75 558	9.47 467	4.74 440	15.06 567	6.34 486	0.02 384	0.02 281	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.13 393

G-Net	8.41 547	1.54 506	10.97 543	5.73 587	3.60 533	26.19 595	4.41 525	10.10 431	7.42 411	19.71 580	24.99 569	14.38 533	15.83 577	10.99 527	9.53 539	0.50 560	0.46 577	0.19 553	0.25 520	0.80 549	0.66 544

XQC	8.43 548	3.58 565	16.40 575	2.92 529	2.17 479	13.22 556	3.60 506	14.64 547	25.86 586	11.87 538	12.04 460	15.06 537	10.67 555	15.24 570	19.41 585	0.39 550	0.08 451	0.05 517	0.07 431	0.84 551	0.45 524

FBW_ROB	8.50 549	1.03 450	7.98 516	1.93 433	1.28 412	13.10 554	6.23 552	22.50 600	18.98 559	18.82 577	14.91 501	19.06 568	10.04 550	18.41 584	9.83 541	0.62 564	0.22 548	1.82 587	0.82 577	0.99 556	1.36 564

UDG	8.58 550	9.31 599	4.89 415	10.00 598	9.52 602	10.36 522	2.41 471	12.07 494	9.82 476	7.81 428	9.55 406	16.52 550	9.81 548	7.84 403	7.88 509	4.20 595	2.51 603	18.53 612	3.71 604	9.55 602	5.28 596

aanetorigin	8.72 551	3.29 563	27.55 605	1.95 435	3.84 545	4.93 423	5.39 544	5.49 256	10.05 481	27.85 599	31.47 590	15.80 543	12.78 566	9.04 485	11.98 559	0.25 534	0.22 548	0.22 557	0.25 520	1.28 562	0.84 552

GCST	9.08 552	17.31 607	3.98 360	52.92 632	10.66 606	11.29 536	0.20 184	6.97 337	6.47 379	9.46 490	4.68 247	4.75 343	1.51 259	9.34 498	1.31 283	8.19 606	0.05 391	22.38 615	0.34 544	6.17 595	3.53 585

RTSC	9.15 553	3.00 556	13.57 562	3.72 563	1.76 452	11.82 543	0.46 257	16.95 563	36.83 610	15.80 568	15.53 504	12.91 520	7.46 513	20.01 593	21.76 595	0.31 541	0.13 500	0.01 447	0.08 436	0.57 531	0.41 514

WCMA_ROB	9.21 554	0.87 415	7.37 507	2.54 510	2.13 476	13.59 558	5.80 546	11.64 475	14.01 527	24.43 595	32.99 597	27.09 592	18.02 582	12.51 548	9.85 543	0.81 569	0.07 437	0.01 447	0.01 351	0.16 384	0.23 469

Wz-Net-SNSev	9.23 555	6.70 585	24.28 596	1.87 418	1.81 458	8.57 498	12.29 604	17.37 567	20.39 571	10.43 515	23.11 559	16.66 552	8.03 522	14.47 564	17.86 582	0.00 1	0.02 281	0.01 447	0.00 1	0.41 518	0.30 496

MSMD_ROB	9.28 556	1.09 460	4.65 404	1.58 373	0.39 267	16.52 569	4.41 525	13.60 531	14.87 536	22.34 586	39.89 610	25.67 590	20.71 594	12.42 547	6.98 497	0.34 545	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.09 326

Consistency-Raft	9.42 557	4.74 576	12.66 555	5.30 584	9.08 600	4.08 392	5.26 541	19.26 587	24.87 584	11.17 531	29.85 585	13.57 522	5.51 471	7.67 391	13.40 567	0.36 547	0.35 565	1.81 586	4.24 605	11.61 608	3.57 586

DDUNet	9.47 558	11.32 604	6.14 473	12.93 605	11.65 608	10.45 523	3.87 512	11.70 478	7.89 431	9.27 485	13.28 481	16.18 549	6.14 481	8.80 476	5.77 476	6.64 602	3.38 615	20.90 613	4.28 606	11.01 606	7.80 603

ADCPNet	9.54 559	2.39 548	31.46 608	2.09 464	1.60 434	16.71 572	6.39 558	12.11 496	11.45 506	13.53 554	21.45 551	19.41 569	10.94 557	14.38 562	21.54 594	0.27 539	1.16 590	0.39 572	1.49 588	0.58 532	1.45 565

SHD	9.61 560	2.60 549	12.46 552	3.69 562	3.54 530	9.47 511	1.25 427	20.16 597	37.84 613	18.19 576	21.24 550	16.96 556	12.83 568	14.47 564	16.05 576	0.32 542	0.13 500	0.01 447	0.08 436	0.38 508	0.48 527

PDISCO_ROB	9.62 561	1.99 539	11.51 544	9.88 597	9.61 603	21.48 587	3.83 511	19.33 588	28.49 591	11.27 533	14.17 492	19.92 573	5.02 451	16.35 577	9.18 531	5.28 598	0.41 572	0.14 545	0.09 447	2.05 575	2.36 580

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 562	4.27 570	14.47 565	2.29 487	2.85 506	23.40 592	13.62 606	13.60 531	19.54 564	19.42 579	24.27 563	16.74 553	8.59 530	17.05 580	7.98 510	1.25 578	1.68 595	0.17 550	2.63 594	0.72 546	1.04 556

DStereoO	9.97 563	5.99 581	7.04 498	5.64 586	2.87 508	6.47 459	9.22 583	11.59 474	17.24 552	13.54 555	13.92 488	9.80 472	15.27 576	15.07 568	9.86 544	31.68 631	1.56 594	4.41 597	1.68 592	15.15 614	1.45 565

SGM_RVC	10.08 564	0.60 328	3.42 310	2.30 488	0.32 245	19.41 584	6.33 556	18.95 583	14.64 531	25.14 597	24.32 564	33.34 604	18.79 587	19.86 590	12.55 564	0.25 534	0.26 559	0.22 557	0.24 515	0.34 497	0.40 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 565	1.88 531	16.82 577	1.85 416	1.73 448	24.84 593	17.20 619	19.92 595	27.41 588	12.23 542	13.62 486	16.52 550	18.35 584	14.42 563	12.50 563	0.78 567	0.54 582	0.08 531	0.25 520	1.18 559	0.59 541

ADCL	10.16 566	2.11 540	19.36 584	1.92 429	1.88 463	22.23 588	8.91 580	14.04 537	23.56 582	14.62 563	26.19 575	12.75 519	13.59 571	16.06 576	22.95 600	0.26 536	0.18 530	0.75 576	0.65 568	0.69 542	0.58 538

w-ln-seven	10.20 567	3.08 557	26.36 601	2.06 460	2.49 494	15.81 565	4.39 524	17.80 570	33.50 599	20.47 584	25.79 574	15.12 538	7.40 508	11.75 541	17.48 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 521	0.13 393

MSAF-DinoV2	10.24 568	4.39 571	12.68 556	3.62 560	2.55 497	8.48 496	4.69 531	14.24 542	21.89 577	10.74 522	18.74 535	29.30 598	16.17 578	21.96 598	28.10 613	0.32 542	0.15 512	0.25 560	0.81 576	2.83 583	2.90 583

FCDSN-DC	10.24 568	0.56 313	3.49 316	1.96 438	1.29 413	16.90 573	4.59 529	17.16 566	19.10 561	24.64 596	32.46 596	33.82 605	22.14 600	15.93 573	10.45 548	0.04 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.21 460
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 568	3.13 559	20.70 588	2.21 478	2.39 491	11.23 535	6.19 549	14.17 541	11.19 502	23.20 592	22.25 554	17.89 561	19.54 590	18.51 585	26.21 610	0.45 558	0.42 574	1.10 581	1.29 585	1.56 569	1.18 560

z-mn7	10.46 571	4.14 568	20.35 586	2.15 471	1.68 444	19.07 582	5.72 545	13.28 527	34.58 605	9.45 489	35.20 603	15.69 542	9.13 540	21.16 596	17.07 579	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.35 499	0.19 449

SANet	10.64 572	1.86 530	10.91 541	1.76 402	0.71 342	14.62 562	9.23 584	19.18 586	37.14 611	19.22 578	27.96 579	25.86 591	19.11 589	13.02 553	10.63 549	0.08 489	0.06 413	0.03 498	0.02 379	0.62 536	0.81 550

FC-DCNN	10.72 573	0.52 294	4.27 379	1.88 421	1.63 436	17.18 574	5.29 542	18.20 574	19.69 566	28.50 600	34.51 600	34.03 606	21.48 597	15.89 572	11.15 555	0.03 431	0.01 193	0.02 479	0.01 351	0.07 268	0.09 326

FC-DCNN v2	10.88 574	0.52 294	4.17 375	1.92 429	1.63 436	17.79 578	5.35 543	18.87 581	19.88 567	28.77 601	34.99 602	34.62 608	21.72 598	16.03 575	11.16 556	0.03 431	0.01 193	0.02 479	0.00 1	0.06 247	0.08 313

AnyNet_C32	10.98 575	5.58 579	22.79 593	4.16 573	5.83 585	15.64 563	14.30 607	13.18 523	17.15 551	16.44 572	20.52 545	14.68 535	13.44 570	22.46 599	30.08 617	0.17 518	0.26 559	0.36 570	0.36 548	1.23 560	0.91 553

zh-sn7	11.12 576	7.26 590	33.16 610	2.32 496	2.31 487	11.66 541	7.80 575	13.53 530	17.94 556	16.39 571	31.80 591	14.22 531	16.88 579	23.07 602	23.00 601	0.00 1	0.13 500	0.00 1	0.00 1	0.52 525	0.48 527

zh-mn7	11.13 577	6.28 584	31.79 609	1.85 416	0.98 378	13.11 555	2.98 489	12.88 518	33.65 601	21.57 585	39.07 608	12.50 517	8.46 528	19.94 592	16.74 578	0.23 530	0.01 193	0.00 1	0.01 351	0.33 492	0.30 496

Wz-Net-TNSev	11.35 578	10.56 602	35.88 615	2.28 486	1.73 448	18.25 579	11.42 596	15.88 558	20.88 573	14.44 561	16.97 519	19.57 570	19.04 588	19.31 588	18.67 584	0.01 270	0.06 413	0.00 1	0.16 472	0.62 536	1.25 562

MeshStereo	11.52 579	1.52 505	4.55 399	1.89 423	1.46 427	19.87 586	5.11 538	20.66 598	15.91 544	32.67 606	34.51 600	39.34 613	21.15 595	18.74 586	12.10 560	0.11 499	0.06 413	0.01 447	0.00 1	0.45 522	0.22 462
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
otaku	11.73 580	7.51 592	7.07 499	13.22 606	10.85 607	26.61 600	7.25 569	18.84 580	19.16 562	11.58 537	17.23 526	20.19 575	8.09 524	15.11 569	4.64 457	9.13 608	2.42 600	13.08 606	1.83 593	12.48 610	8.22 605

Ntro	12.35 581	8.88 596	7.80 514	13.79 607	12.42 610	26.54 599	6.98 565	18.54 575	22.14 579	9.82 498	16.45 511	20.30 576	9.29 544	15.95 574	6.61 493	9.53 610	2.47 602	14.93 609	2.77 595	13.11 612	8.63 608

DStereoSA	12.36 582	4.42 572	14.05 564	8.00 594	9.08 600	13.92 561	12.01 601	16.97 564	21.15 574	13.71 557	25.23 572	8.57 454	23.71 602	18.03 583	15.50 575	2.83 592	6.21 625	3.68 594	8.21 618	10.45 605	11.36 618

MFN_U_SF_RVC	12.94 583	3.66 566	25.81 600	3.61 559	2.26 485	22.77 589	4.55 528	27.10 608	20.06 568	23.90 593	28.99 582	30.53 600	16.98 580	19.92 591	20.26 589	1.24 577	1.07 589	0.98 580	1.33 586	1.80 574	2.04 575

WZ-Net	13.00 584	4.64 575	41.07 619	3.48 555	3.15 515	19.12 583	15.66 617	14.81 548	31.33 595	15.71 567	27.88 578	22.22 583	14.01 573	20.44 595	25.03 606	0.64 565	0.00 1	0.01 447	0.03 397	0.39 512	0.37 507

ADCS	13.02 585	4.93 577	28.38 606	3.17 542	2.67 501	13.61 559	10.83 595	18.70 576	33.46 598	22.59 587	24.78 566	19.59 571	18.51 586	23.40 603	32.16 620	0.10 497	0.19 537	0.37 571	0.18 487	1.26 561	1.46 567

MFMNet_re	13.29 586	8.60 595	18.29 580	9.75 596	7.25 593	19.65 585	14.84 611	20.71 599	30.72 594	23.03 590	28.77 581	18.85 567	26.09 607	13.55 556	9.82 540	2.44 589	1.35 593	0.34 567	0.23 512	4.78 590	6.69 600

MultiAttention	13.72 587	0.34 150	3.24 295	2.22 481	1.79 455	56.78 637	83.85 643	18.93 582	15.06 537	8.16 443	20.91 548	13.25 521	2.53 320	33.18 614	6.90 496	0.20 525	0.06 413	0.74 575	1.00 581	2.69 582	2.60 582

EDNetEfficient	13.82 588	6.19 582	54.79 629	2.83 524	3.60 533	4.86 420	8.57 578	8.61 384	32.90 597	40.77 619	30.59 588	18.33 564	21.87 599	11.38 534	25.36 607	0.15 512	0.23 551	0.06 521	1.03 582	2.54 580	1.79 570

DStereoFS	13.91 589	8.09 594	10.27 539	7.48 593	5.93 586	16.06 568	6.27 555	25.18 606	17.56 555	17.52 574	27.57 577	20.59 580	29.20 610	26.58 608	19.78 587	3.27 594	4.31 621	6.54 603	7.13 616	7.92 600	10.95 616

LSM	14.01 590	5.95 580	33.49 611	6.78 591	43.61 635	10.22 519	9.98 590	15.16 553	22.93 581	23.07 591	32.34 595	18.52 565	12.67 565	15.45 571	11.10 554	0.16 517	0.51 580	0.09 534	0.32 540	1.08 557	16.85 629

SAMSARA	14.63 591	2.74 553	12.38 550	12.65 604	6.74 590	36.50 616	72.93 642	19.36 589	23.77 583	16.20 570	13.04 480	29.21 596	12.78 566	16.98 579	15.21 574	0.11 499	0.26 559	0.03 498	0.14 465	0.76 548	0.77 548

SPS-STEREO	15.04 592	6.23 583	13.21 561	11.34 602	11.65 608	23.30 590	7.15 567	24.16 604	15.65 542	31.78 605	29.19 584	31.62 601	21.32 596	24.62 604	19.50 586	7.59 604	4.19 620	3.22 593	1.48 587	6.99 599	6.54 599
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 593	2.93 555	14.67 568	4.21 576	3.39 525	17.43 577	4.16 517	27.84 612	48.84 623	31.02 604	43.54 615	29.76 599	30.81 613	25.97 606	21.40 592	0.23 530	0.41 572	0.04 510	0.33 542	0.41 518	1.33 563

SGM+DAISY	15.62 594	7.26 590	19.28 583	8.94 595	10.11 605	26.25 596	10.49 593	19.36 589	14.65 533	30.64 603	33.59 598	33.00 603	22.32 601	24.96 605	16.42 577	7.90 605	6.25 626	4.51 598	3.37 601	5.86 593	7.20 601

ACVNet-4b	15.90 595	22.00 609	12.37 549	16.40 609	15.14 614	31.87 609	7.50 573	19.04 584	27.85 589	11.48 535	22.02 553	31.86 602	9.16 543	17.95 582	5.69 474	10.43 612	2.58 604	24.44 618	4.87 610	16.04 616	9.28 609

NVStereoNet_ROB	16.04 596	6.75 586	12.90 559	6.37 590	7.42 594	12.89 552	9.74 588	22.78 601	25.12 585	30.32 602	46.19 618	34.37 607	25.38 604	21.48 597	21.38 591	5.94 599	3.10 612	6.07 602	10.09 621	4.01 587	8.54 607
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 597	10.81 603	59.36 631	4.42 578	2.49 494	30.06 605	15.15 615	17.51 569	16.51 547	17.88 575	37.69 606	24.04 585	17.54 581	29.60 611	33.29 621	0.28 540	0.38 569	0.43 573	0.42 555	2.57 581	1.98 574

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 598	6.93 588	21.83 591	5.94 589	2.81 505	38.71 618	14.59 608	24.55 605	34.87 608	33.66 610	34.35 599	29.24 597	24.20 603	22.59 600	17.95 583	2.52 590	2.81 607	1.17 583	1.51 589	5.89 594	2.16 576

ELAS_RVC	16.54 599	2.26 544	10.09 537	5.50 585	4.46 565	28.28 604	16.72 618	25.55 607	33.54 600	40.19 617	40.30 612	36.68 610	30.03 611	29.40 610	20.61 590	0.98 575	1.21 591	0.86 579	0.70 573	1.39 565	2.16 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 600	2.14 541	9.23 528	4.92 581	4.53 570	32.66 612	15.11 614	27.40 610	28.68 592	40.27 618	44.90 616	38.33 612	30.50 612	26.44 607	21.94 597	0.88 570	1.23 592	0.67 574	0.89 579	1.49 567	2.18 578
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 601	1.28 487	11.61 545	3.72 563	1.65 439	16.67 571	9.17 582	14.39 543	55.91 627	63.81 638	40.86 613	35.94 609	37.73 621	14.24 561	26.87 611	0.05 466	0.10 475	0.13 544	0.22 509	0.12 348	0.15 416

SGM-ForestM	16.99 602	1.08 458	5.74 461	2.12 468	0.75 346	31.63 608	12.21 602	27.80 611	32.25 596	37.88 614	39.99 611	52.96 623	35.20 618	33.60 616	24.47 604	0.26 536	0.39 571	0.31 564	0.39 552	0.26 467	0.53 534

DispFullNet	17.47 603	26.01 614	33.98 613	22.58 615	20.86 621	13.84 560	1.28 431	16.50 560	26.27 587	19.97 582	17.17 524	20.52 579	18.49 585	22.86 601	10.76 552	5.13 597	2.83 608	30.72 623	7.72 617	20.86 620	11.01 617

EDNetEfficientorigin	17.87 604	14.00 605	99.53 652	1.64 385	0.92 369	10.55 525	6.26 554	13.21 524	34.84 607	38.20 616	36.91 605	27.47 594	26.32 608	14.71 566	25.69 608	0.04 452	0.06 413	0.14 545	0.52 563	3.16 585	3.27 584

RainbowNet	18.01 605	26.22 615	19.95 585	18.59 612	14.88 613	27.38 602	10.46 592	27.39 609	34.54 604	14.91 565	27.01 576	25.65 589	12.44 563	18.94 587	9.23 532	13.91 620	3.46 616	23.36 617	4.86 609	16.03 615	10.91 615

ACVNet_1	18.70 606	25.08 613	12.72 557	17.33 611	15.18 615	26.02 594	9.62 587	28.44 613	34.49 603	24.39 594	24.32 564	37.22 611	20.13 593	16.67 578	13.39 566	10.45 613	2.59 605	24.77 619	4.92 611	16.57 617	9.75 611

RTS	18.87 607	9.32 600	86.48 639	4.95 582	6.10 587	42.08 620	14.70 609	15.49 555	41.06 616	22.65 588	32.32 593	13.77 524	19.54 590	37.98 621	28.96 614	0.41 553	0.23 551	0.00 1	0.02 379	0.91 553	0.50 531

RTSA	18.87 607	9.32 600	86.48 639	4.95 582	6.10 587	42.08 620	14.70 609	15.49 555	41.06 616	22.65 588	32.32 593	13.77 524	19.54 590	37.98 621	28.96 614	0.41 553	0.23 551	0.00 1	0.02 379	0.91 553	0.50 531

MANE	19.47 609	1.27 484	5.07 427	4.69 579	5.55 583	30.49 606	9.94 589	34.01 616	37.27 612	44.13 623	51.57 627	52.51 621	40.41 623	33.58 615	24.81 605	0.89 571	0.86 587	1.11 582	9.72 619	0.38 508	1.06 557

coex-ft	19.78 610	19.39 608	87.73 641	1.77 404	1.80 457	17.25 575	13.50 605	12.63 513	42.10 618	60.18 634	38.90 607	28.72 595	28.74 609	11.74 540	27.40 612	0.21 527	0.23 551	0.04 510	0.30 535	1.36 564	1.54 568

BEATNet-Init1	23.31 611	9.03 597	41.67 620	4.17 574	2.53 496	45.68 626	19.47 623	33.43 615	38.45 614	47.59 626	49.10 623	59.31 627	41.80 625	38.35 623	29.21 616	0.47 559	0.50 579	0.81 577	0.66 570	2.10 578	1.86 571

DLNR-FE	24.70 612	50.76 631	90.20 643	98.11 651	97.18 650	1.38 86	0.12 130	22.82 603	3.09 183	1.07 171	2.93 195	0.72 177	0.29 83	6.93 338	2.29 367	38.52 633	0.38 569	0.00 1	0.30 535	76.91 646	0.09 326

DLNR_Zeroshot_test	24.70 612	50.77 632	90.11 642	98.11 651	97.34 651	1.38 86	0.12 130	22.79 602	3.09 183	1.07 171	2.95 197	0.71 176	0.29 83	6.93 338	2.29 367	38.56 634	0.37 568	0.00 1	0.30 535	76.73 645	0.09 326

MonStereo1	25.07 614	22.70 610	26.51 602	25.39 616	21.15 624	27.38 602	7.54 574	29.21 614	38.74 615	34.17 612	46.61 619	50.27 618	33.31 616	28.57 609	25.83 609	12.28 617	0.79 586	26.32 620	5.80 614	26.02 627	12.81 623

ACVNet_2	26.45 615	29.35 619	25.14 598	20.27 614	15.43 616	34.97 614	12.23 603	48.37 628	66.25 637	42.69 620	56.73 631	51.77 619	25.59 605	20.39 594	13.52 568	10.13 611	2.59 605	22.78 616	3.52 603	17.57 618	9.80 613

MADNet+	27.07 616	33.84 621	90.97 644	20.14 613	7.47 595	48.43 628	47.10 638	35.43 617	36.46 609	20.11 583	30.05 586	25.29 588	35.08 617	45.50 629	50.28 635	2.13 587	2.00 597	1.19 584	0.76 574	4.71 588	4.43 589

IMH-64-1	27.21 617	28.77 616	16.84 578	31.57 619	20.76 619	26.43 597	15.10 612	47.11 623	45.20 620	33.53 608	51.16 625	41.42 614	31.10 614	36.48 617	22.39 598	13.48 618	2.87 610	33.95 625	10.70 622	23.50 622	11.75 619

IMH-64	27.21 617	28.77 616	16.84 578	31.57 619	20.76 619	26.43 597	15.10 612	47.11 623	45.20 620	33.53 608	51.16 625	41.42 614	31.10 614	36.48 617	22.39 598	13.48 618	2.87 610	33.95 625	10.70 622	23.50 622	11.75 619

JetBlue	29.12 619	15.72 606	54.12 628	15.93 608	20.98 622	60.90 638	30.62 630	39.38 618	34.62 606	34.08 611	39.69 609	57.35 626	43.17 626	50.71 635	50.60 636	2.41 588	3.79 618	2.81 589	3.45 602	9.57 603	12.59 622

WAO-7	29.39 620	24.43 611	20.47 587	32.71 622	13.83 612	34.70 613	20.27 626	52.19 634	65.03 635	43.29 621	59.35 633	52.19 620	44.68 628	31.71 612	30.56 618	10.98 614	4.94 622	13.71 608	12.52 626	12.06 609	8.22 605

IMH	29.82 621	29.11 618	18.51 582	34.28 623	21.40 625	32.33 611	15.39 616	49.40 630	53.07 625	37.88 614	55.32 630	45.05 616	39.54 622	40.63 624	24.12 603	14.03 621	3.27 614	34.93 627	11.24 624	24.69 624	12.21 621

PWCK	30.53 622	44.32 628	47.25 625	29.76 617	7.23 592	40.78 619	27.10 629	44.73 622	44.32 619	47.31 625	36.37 604	47.16 617	26.05 606	41.26 625	31.87 619	21.83 625	4.03 619	29.50 622	4.67 607	27.17 629	7.80 603

TorneroNet-64	32.42 623	31.89 620	30.52 607	34.73 624	21.13 623	46.99 627	18.82 621	43.10 621	59.42 630	32.70 607	46.98 620	62.01 630	36.98 619	43.97 628	33.88 622	14.10 622	3.22 613	35.28 628	11.72 625	26.84 628	14.07 624

Dean	34.67 624	38.70 626	25.33 599	29.89 618	17.21 617	45.24 625	11.98 600	56.90 638	76.55 639	63.47 637	60.22 634	67.36 637	48.14 631	37.24 619	39.01 627	11.00 615	2.83 608	28.35 621	5.60 613	18.14 619	10.31 614

WAO-6	34.74 625	36.76 625	15.36 571	37.53 625	24.15 629	35.99 615	19.36 622	48.96 629	68.54 638	43.84 622	47.58 621	52.77 622	52.60 632	32.63 613	34.73 624	26.20 628	7.74 629	42.78 632	21.64 633	28.07 630	17.62 631

LVE	34.99 626	40.10 627	34.97 614	32.49 621	18.61 618	51.45 633	26.82 628	52.15 633	65.94 636	47.21 624	61.04 635	53.99 624	37.30 620	37.95 620	34.09 623	15.55 624	5.95 624	31.01 624	13.81 627	22.58 621	16.72 628

TorneroNet	35.11 627	33.92 622	33.82 612	37.86 626	22.01 626	49.64 630	21.58 627	48.09 627	55.23 626	37.50 613	53.79 628	62.81 633	43.66 627	46.71 631	41.25 630	14.80 623	3.53 617	36.72 629	14.57 628	28.28 631	16.49 627

WAO-8	38.15 628	35.51 623	21.50 589	43.67 627	23.92 627	44.44 622	20.26 624	52.83 635	76.62 640	53.57 631	66.79 639	62.63 631	54.56 635	42.03 626	39.18 628	22.71 626	6.65 627	37.08 630	19.08 631	24.72 626	15.24 625

Venus	38.15 628	35.51 623	21.50 589	43.67 627	23.92 627	44.44 622	20.26 624	52.83 635	76.62 640	53.57 631	66.81 640	62.63 631	54.56 635	42.03 626	39.18 628	22.71 626	6.65 627	37.08 630	19.08 631	24.70 625	15.24 625

UNDER WATER	45.09 630	48.60 630	67.37 634	49.30 631	31.41 631	53.80 635	37.39 632	40.25 620	52.48 624	50.24 627	45.37 617	68.37 639	57.76 638	51.03 636	49.88 634	29.97 630	13.75 632	51.22 635	36.57 634	37.87 633	29.12 633

UNDER WATER-64	45.16 631	46.99 629	66.69 633	43.90 629	27.64 630	55.58 636	41.87 635	39.42 619	48.42 622	51.73 630	43.08 614	67.76 638	56.69 637	48.02 633	48.34 633	39.50 635	17.64 633	51.78 636	38.93 636	36.62 632	32.61 634

notaker	47.42 632	55.20 634	49.13 626	56.52 635	40.18 632	38.52 617	32.97 631	47.21 625	56.08 628	57.21 633	57.24 632	60.09 628	59.19 640	53.93 637	41.64 631	40.61 636	19.93 635	57.21 637	37.41 635	49.02 635	39.02 635

Selective-IGEV-i16pa	47.56 633	54.61 633	52.44 627	10.51 600	5.01 579	94.09 646	18.20 620	75.27 643	90.92 647	76.97 642	87.46 644	73.72 642	64.48 641	93.84 650	69.31 642	27.42 629	10.49 631	13.34 607	6.50 615	9.62 604	17.02 630

Selective-IGEV-i1pa	48.43 634	65.43 642	42.34 621	16.87 610	8.81 599	90.19 643	37.63 633	70.30 642	78.04 642	78.09 643	79.55 642	65.25 635	59.08 639	90.94 649	64.41 639	36.32 632	18.26 634	21.83 614	9.97 620	13.82 613	21.46 632

ktn	48.94 635	57.58 635	38.86 618	59.57 636	43.27 634	50.37 631	43.38 636	48.07 626	61.11 631	51.30 629	54.25 629	54.96 625	52.88 633	47.30 632	35.83 625	57.77 640	24.88 638	62.69 640	43.55 637	50.70 636	40.41 636

DPSimNet_ROB	53.45 636	64.73 641	44.39 622	53.97 633	45.39 636	53.66 634	54.83 639	55.15 637	57.87 629	64.16 639	50.83 624	63.40 634	53.34 634	46.45 630	65.81 641	63.13 641	26.54 639	57.94 638	51.11 640	45.52 634	50.69 640

KSHMR	55.63 637	63.60 640	37.85 617	74.69 638	49.56 637	49.01 629	45.73 637	57.46 639	63.97 634	61.61 636	62.07 637	72.39 641	47.01 629	50.65 634	43.29 632	54.10 639	62.21 641	66.10 641	53.94 641	51.25 638	46.11 638

HanzoNet	56.48 638	59.32 636	58.25 630	55.32 634	41.94 633	50.95 632	41.33 634	51.12 631	61.40 632	65.62 640	65.59 638	71.66 640	69.41 642	70.77 640	60.03 638	63.99 642	34.70 640	61.96 639	50.54 639	51.00 637	44.71 637

JetRed	61.02 639	61.05 639	82.56 638	46.09 630	56.80 639	83.19 639	63.76 640	59.26 640	63.61 633	69.29 641	68.85 641	66.59 636	47.62 630	61.57 638	74.09 645	45.58 637	66.14 643	46.59 633	45.06 638	63.17 639	49.58 639

LRCNet_RVC	66.23 640	65.67 643	67.63 635	71.47 637	54.32 638	32.17 610	2.66 481	63.19 641	21.35 576	81.79 644	91.26 645	83.62 645	71.62 643	69.32 639	52.57 637	95.49 651	64.45 642	95.07 651	95.19 651	71.52 640	74.31 642

TCMNet-wrong-test	67.23 641	85.83 647	81.56 637	95.63 647	94.73 648	89.35 642	85.42 644	51.73 632	33.71 602	51.26 628	61.71 636	61.33 629	41.23 624	77.26 643	64.71 640	48.76 638	9.03 630	70.12 643	68.11 642	90.76 651	82.37 647

MADNet++	82.84 642	82.38 646	73.57 636	87.72 646	82.97 643	93.14 644	69.15 641	86.42 647	82.50 643	93.46 650	86.70 643	86.28 646	80.92 646	88.34 645	88.84 646	86.83 647	84.17 647	72.64 644	68.92 643	80.47 647	81.42 646

tt	83.26 643	0.34 150	99.99 654	79.40 644	93.18 647	100.00 654	100.00 655	100.00 659	99.95 653	60.33 635	47.63 622	99.98 658	99.96 654	99.98 656	100.00 659	92.42 648	99.82 654	73.83 648	73.63 644	88.42 648	56.35 641

RSGM-EC	84.07 644	59.96 637	46.25 623	78.03 642	83.22 645	89.06 640	90.25 645	92.04 648	94.92 648	90.68 648	97.34 649	83.40 643	78.92 644	76.48 641	72.91 643	93.35 649	97.50 649	88.11 649	92.75 649	88.89 649	87.40 649

acva	84.07 644	59.96 637	46.25 623	78.03 642	83.22 645	89.06 640	90.25 645	92.04 648	94.92 648	90.68 648	97.34 649	83.40 643	78.92 644	76.48 641	72.91 643	93.35 649	97.50 649	88.11 649	92.75 649	88.89 649	87.40 649

xxxxx1	85.63 646	90.31 648	96.68 647	76.54 639	80.57 640	97.44 649	96.86 650	85.53 644	88.53 644	88.68 645	91.71 646	94.23 648	92.93 647	90.02 646	91.98 647	70.60 643	70.39 644	73.68 645	81.46 646	74.61 641	79.86 643

tt_ll	85.63 646	90.31 648	96.68 647	76.54 639	80.57 640	97.44 649	96.86 650	85.53 644	88.53 644	88.68 645	91.71 646	94.23 648	92.93 647	90.02 646	91.98 647	70.60 643	70.39 644	73.68 645	81.46 646	74.61 641	79.86 643

ff	85.63 646	90.31 648	96.68 647	76.54 639	80.57 640	97.44 649	96.86 650	85.53 644	88.53 644	88.68 645	91.71 646	94.23 648	92.93 647	90.02 646	91.98 647	70.60 643	70.39 644	73.68 645	81.46 646	74.61 641	79.86 643

USTest	87.63 649	76.50 644	65.53 632	81.26 645	83.10 644	100.00 654	100.00 655	99.53 654	99.60 652	98.32 651	99.02 653	90.87 647	98.33 652	84.28 644	98.23 653	79.97 646	96.20 648	69.82 642	73.75 645	75.48 644	82.80 648

PML	97.88 650	100.00 657	96.45 646	98.01 650	97.88 652	100.00 654	99.35 653	96.88 650	97.72 651	100.00 658	97.36 651	97.38 652	99.60 653	100.00 659	96.32 651	99.99 656	97.55 651	100.00 655	96.01 652	99.18 653	87.92 651

MEDIAN_ROB	98.41 651	99.70 652	99.30 651	97.09 648	97.02 649	96.89 647	95.77 649	97.66 652	97.28 650	98.79 654	98.94 652	99.18 653	98.14 651	96.89 651	96.88 652	99.96 655	99.16 652	100.00 655	99.99 656	99.69 654	99.88 653

HaxPig	98.85 652	99.94 654	95.08 645	99.99 655	100.00 655	94.03 645	94.78 647	99.15 653	99.98 655	99.99 657	100.00 655	99.98 658	99.99 655	98.12 652	95.97 650	100.00 658	99.99 656	100.00 655	99.99 656	100.00 657	99.99 656

Anonymous_1	99.08 653	99.91 653	99.85 653	97.63 649	99.10 653	100.00 654	100.00 655	99.61 656	99.96 654	99.28 656	99.86 654	99.54 655	99.99 655	99.29 653	99.75 654	96.05 652	99.59 653	97.31 652	98.57 653	97.71 652	98.63 652

test_example2	99.39 654	99.98 656	99.99 654	100.00 658	99.98 654	99.72 653	99.99 654	97.34 651	100.00 656	100.00 658	100.00 655	96.42 651	96.66 650	99.97 655	99.96 655	100.00 658	99.97 655	98.66 653	99.15 654	100.00 657	100.00 658

AVERAGE_ROB	99.62 655	99.95 655	98.81 650	100.00 658	100.00 655	98.08 652	95.47 648	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	99.99 656	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658

DGTPSM_ROB	99.90 656	100.00 657	99.99 654	99.99 655	100.00 655	100.00 654	100.00 655	99.97 657	100.00 656	98.35 652	100.00 655	99.84 656	100.00 657	99.98 656	99.99 656	99.99 656	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658

DPSMNet_ROB	99.91 657	100.00 657	99.99 654	99.99 655	100.00 655	100.00 654	100.00 655	99.98 658	100.00 656	98.35 652	100.00 655	99.84 656	100.00 657	99.98 656	99.99 656	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658

DPSM_ROB	99.95 658	100.00 657	100.00 658	99.76 653	100.00 655	100.00 654	100.00 655	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	100.00 659	99.21 653	100.00 657	100.00 655	100.00 658	99.99 655	99.95 654

DPSM	99.95 658	100.00 657	100.00 658	99.76 653	100.00 655	100.00 654	100.00 655	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	100.00 659	99.21 653	100.00 657	100.00 655	100.00 658	99.99 655	99.95 654

Hybrid-DGEV	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 655	100.00 654	100.00 655	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658

RAFT-FEzeroshot	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 655	100.00 654	100.00 655	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658

RAFT-FE	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 655	100.00 654	100.00 655	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658

FlowAnything	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 655	100.00 654	100.00 655	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658

Selective-RAFT-Error	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 655	100.00 654	100.00 655	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658

CasAABBNet	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 655	100.00 654	100.00 655	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658

LSM0	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 655	100.00 654	100.00 655	100.00 659	100.00 656	100.00 658	100.00 655	100.00 660	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	99.99 656

GS-Stereo							0.73 342	4.64 184	2.10 108	0.31 57	0.65 82	0.43 145	0.48 139	0.83 45	0.14 15	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.12 459	0.17 398	0.13 393

FSD					0.10 84	0.53 7	0.06 82	3.21 71	0.81 32	0.16 16	0.24 55	1.06 192	0.12 39	0.63 23	0.24 48	0.02 384	0.07 437	0.00 1	0.00 1	0.01 37

ccccc		96.61 651		100.00 658	100.00 655	97.41 648		99.56 655		99.27 655		99.35 654		99.92 654		100.00 658	100.00 657	99.95 654	99.77 655	100.00 657

ASD4		81.57 645

Low-res two-view benchmark