Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BTL-Stereo	0.17 1	0.20 16	0.61 26	0.21 21	0.13 31	0.15 1	0.16 53	0.21 1	0.36 69	0.11 1	0.17 27	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 46	0.07 23	0.06 23	0.08 48	0.08 110	0.08 30	0.11 123

GeoVLM	0.18 2	0.19 9	0.64 36	0.20 7	0.12 13	0.30 24	0.14 20	0.29 6	0.28 14	0.16 15	0.13 13	0.18 61	0.15 32	0.25 17	0.21 95	0.07 23	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

MonSter++	0.18 2	0.19 9	0.65 42	0.20 7	0.12 13	0.30 24	0.14 20	0.29 6	0.28 14	0.16 15	0.13 13	0.18 61	0.15 32	0.25 17	0.21 95	0.07 23	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 16	0.51 2	0.22 44	0.17 133	0.35 55	0.14 20	0.27 4	0.25 5	0.19 41	0.21 55	0.14 15	0.15 32	0.27 38	0.16 9	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 15	0.06 1	0.14 228

DepthFocus	0.19 5	0.30 165	0.77 66	0.19 2	0.15 76	0.20 4	0.15 34	0.31 11	0.19 2	0.16 15	0.17 27	0.15 33	0.13 14	0.22 5	0.17 23	0.09 91	0.08 145	0.11 243	0.10 187	0.08 30	0.07 10

LACA1	0.19 5	0.39 255	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 114	0.15 34	0.31 11	0.34 39	0.15 7	0.11 5	0.14 15	0.15 32	0.25 17	0.15 3	0.09 91	0.07 53	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.07 10

HiDET	0.19 5	0.20 16	0.62 33	0.20 7	0.13 31	0.36 64	0.13 9	0.35 23	0.31 20	0.16 15	0.14 19	0.17 50	0.15 32	0.25 17	0.23 129	0.08 43	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

CSFM-Stereo	0.19 5	0.20 16	0.60 23	0.20 7	0.11 6	0.39 83	0.15 34	0.35 23	0.27 9	0.18 35	0.15 20	0.17 50	0.16 44	0.26 33	0.21 95	0.08 43	0.07 53	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.09 69

BridgeDepth	0.19 5	0.30 165	0.55 14	0.23 57	0.09 1	0.38 79	0.15 34	0.32 14	0.33 33	0.16 15	0.12 10	0.23 97	0.19 99	0.27 38	0.15 3	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Foundation-i32	0.20 10	0.28 138	0.87 78	0.20 7	0.11 6	0.20 4	0.15 34	0.32 14	0.36 69	0.13 2	0.10 2	0.25 127	0.14 18	0.19 2	0.15 3	0.09 91	0.09 225	0.07 1	0.06 15	0.11 95	0.12 165

BridgeDepth_RVC	0.20 10	0.20 16	0.74 61	0.17 1	0.12 13	0.32 38	0.12 4	0.33 18	0.46 182	0.15 7	0.15 20	0.16 41	0.19 99	0.23 10	0.18 26	0.10 198	0.06 23	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 10	0.21 29	0.61 26	0.20 7	0.13 31	0.39 83	0.14 20	0.34 22	0.34 39	0.16 15	0.16 26	0.16 41	0.15 32	0.27 38	0.22 118	0.08 43	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 44

MonStereo	0.20 10	0.22 45	0.65 42	0.21 21	0.17 133	0.33 42	0.15 34	0.46 94	0.32 25	0.16 15	0.17 27	0.14 15	0.11 4	0.27 38	0.23 129	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 73	0.07 4	0.09 69

Monster-pub-eth3d	0.20 10	0.22 45	0.65 42	0.21 21	0.17 133	0.33 42	0.15 34	0.46 94	0.32 25	0.16 15	0.17 27	0.14 15	0.11 4	0.27 38	0.23 129	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 73	0.07 4	0.09 69

S2M2_XL	0.20 10	0.32 188	1.10 106	0.19 2	0.13 31	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 7	0.19 41	0.15 33	0.14 18	0.19 2	0.21 95	0.11 278	0.09 225	0.10 170	0.08 110	0.10 72	0.08 44
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 10	0.22 45	0.65 42	0.22 44	0.17 133	0.41 101	0.14 20	0.35 23	0.32 25	0.24 102	0.20 48	0.15 33	0.18 77	0.26 33	0.16 9	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.08 44

4w-stereo	0.20 10	0.21 29	0.57 19	0.21 21	0.15 76	0.39 83	0.13 9	0.39 44	0.33 33	0.22 71	0.21 55	0.13 4	0.20 111	0.29 64	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.07 10

3.25w_new	0.20 10	0.20 16	0.52 5	0.21 21	0.14 48	0.37 68	0.14 20	0.43 73	0.35 47	0.23 93	0.21 55	0.16 41	0.18 77	0.27 38	0.20 75	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.08 44

3.25w	0.20 10	0.20 16	0.52 5	0.21 21	0.14 48	0.37 68	0.14 20	0.43 73	0.35 47	0.23 93	0.21 55	0.16 41	0.18 77	0.27 38	0.20 75	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.08 44

FoundationStereo	0.20 10	0.30 165	0.81 71	0.21 21	0.22 265	0.21 6	0.16 53	0.25 3	0.38 85	0.15 7	0.11 5	0.18 61	0.17 53	0.23 10	0.16 9	0.09 91	0.13 375	0.08 48	0.06 15	0.07 4	0.07 10

MonSter	0.20 10	0.22 45	0.65 42	0.21 21	0.17 133	0.33 42	0.15 34	0.46 94	0.32 25	0.16 15	0.17 27	0.14 15	0.11 4	0.27 38	0.23 129	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 73	0.07 4	0.09 69

Test_v1	0.21 22	0.27 111	0.95 91	0.20 7	0.14 48	0.28 15	0.15 34	0.37 31	0.27 9	0.16 15	0.18 37	0.15 33	0.13 14	0.25 17	0.19 46	0.08 43	0.06 23	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.11 123

Monster-pub-mixall	0.21 22	0.31 180	0.69 54	0.21 21	0.13 31	0.27 12	0.12 4	0.37 31	0.26 7	0.21 59	0.19 41	0.15 33	0.12 8	0.47 232	0.29 215	0.08 43	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.08 30	0.12 165

qwe	0.21 22	0.22 45	0.61 26	0.21 21	0.20 222	0.41 101	0.15 34	0.46 94	0.35 47	0.26 141	0.22 67	0.14 15	0.14 18	0.31 80	0.22 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.07 10

2.25w	0.21 22	0.22 45	0.51 2	0.21 21	0.14 48	0.36 64	0.13 9	0.42 65	0.34 39	0.23 93	0.27 115	0.14 15	0.18 77	0.33 105	0.24 154	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.07 10

4.25_new	0.21 22	0.23 63	0.64 36	0.22 44	0.18 173	0.41 101	0.17 64	0.41 58	0.35 47	0.22 71	0.21 55	0.14 15	0.18 77	0.25 17	0.18 26	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.07 10

4.5w_new	0.21 22	0.23 63	0.64 36	0.22 44	0.18 173	0.41 101	0.17 64	0.41 58	0.35 47	0.22 71	0.21 55	0.14 15	0.18 77	0.25 17	0.18 26	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.07 10

4.5_new	0.21 22	0.22 45	0.63 34	0.21 21	0.15 76	0.40 94	0.17 64	0.40 48	0.35 47	0.25 122	0.22 67	0.14 15	0.14 18	0.22 5	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.07 10

4.5w-stereo	0.21 22	0.22 45	0.63 34	0.21 21	0.15 76	0.40 94	0.17 64	0.40 48	0.35 47	0.25 122	0.22 67	0.14 15	0.14 18	0.22 5	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.07 10

4.25w-stereo	0.21 22	0.23 63	0.64 36	0.22 44	0.18 173	0.41 101	0.17 64	0.41 58	0.35 47	0.22 71	0.21 55	0.14 15	0.18 77	0.25 17	0.18 26	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.07 10

2.5w	0.21 22	0.23 63	0.50 1	0.22 44	0.15 76	0.39 83	0.19 92	0.47 110	0.36 69	0.21 59	0.22 67	0.13 4	0.17 53	0.33 105	0.20 75	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.07 10

2.75w_new	0.21 22	0.21 29	0.57 19	0.20 7	0.14 48	0.40 94	0.18 82	0.47 110	0.36 69	0.24 102	0.20 48	0.13 4	0.19 99	0.31 80	0.21 95	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.06 1	0.07 10

3.75w	0.21 22	0.21 29	0.61 26	0.21 21	0.20 222	0.44 127	0.16 53	0.44 81	0.30 19	0.22 71	0.20 48	0.13 4	0.18 77	0.29 64	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.08 44

3.5w_stereo	0.21 22	0.22 45	0.55 14	0.21 21	0.15 76	0.40 94	0.14 20	0.43 73	0.33 33	0.21 59	0.24 87	0.14 15	0.18 77	0.34 118	0.22 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.08 44

3w_stereo	0.21 22	0.22 45	0.59 22	0.22 44	0.12 13	0.37 68	0.22 169	0.50 133	0.38 85	0.22 71	0.21 55	0.12 2	0.22 130	0.26 33	0.18 26	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.08 44

2w_stereo	0.21 22	0.19 9	0.51 2	0.22 44	0.13 31	0.41 101	0.20 113	0.50 133	0.34 39	0.25 122	0.23 77	0.13 4	0.23 147	0.24 12	0.22 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.07 10

LG-Stereo_L2	0.21 22	0.31 180	0.85 75	0.22 44	0.14 48	0.31 32	0.22 169	0.38 37	0.25 5	0.17 28	0.11 5	0.13 4	0.12 8	0.32 92	0.18 26	0.08 43	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.08 30	0.10 99

LG-Stereo_L1	0.21 22	0.31 180	0.85 75	0.22 44	0.14 48	0.28 15	0.21 139	0.38 37	0.26 7	0.16 15	0.11 5	0.13 4	0.11 4	0.37 148	0.18 26	0.08 43	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.08 30	0.10 99

MLG-Stereo_test3	0.21 22	0.35 222	0.65 42	0.21 21	0.14 48	0.36 64	0.13 9	0.37 31	0.40 113	0.21 59	0.12 10	0.17 50	0.12 8	0.25 17	0.16 9	0.08 43	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.10 99

MLG-Stereo_test2	0.21 22	0.36 231	0.68 53	0.21 21	0.17 133	0.45 133	0.12 4	0.35 23	0.42 139	0.15 7	0.11 5	0.22 87	0.10 2	0.28 50	0.16 9	0.09 91	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.09 69

MLG-Stereo_test1	0.21 22	0.33 197	0.61 26	0.23 57	0.21 236	0.45 133	0.13 9	0.33 18	0.46 182	0.13 2	0.09 1	0.18 61	0.12 8	0.32 92	0.15 3	0.08 43	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.09 69

MLG-Stereo	0.21 22	0.33 197	0.60 23	0.23 57	0.12 13	0.44 127	0.13 9	0.39 44	0.46 182	0.13 2	0.10 2	0.17 50	0.13 14	0.35 124	0.15 3	0.08 43	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.09 69

LGtest1	0.21 22	0.37 234	0.70 56	0.22 44	0.12 13	0.31 32	0.11 2	0.36 28	0.39 99	0.17 28	0.13 13	0.16 41	0.14 18	0.25 17	0.27 191	0.10 198	0.09 225	0.08 48	0.06 15	0.10 72	0.10 99

Foundation-i1a	0.22 44	0.16 1	0.66 50	0.20 7	0.10 2	0.29 20	0.21 139	0.50 133	0.39 99	0.25 122	0.22 67	0.27 156	0.25 175	0.33 105	0.18 26	0.08 43	0.09 225	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.08 44

Pro-Stereo	0.22 44	0.25 86	0.66 50	0.22 44	0.14 48	0.49 178	0.15 34	0.23 2	0.35 47	0.16 15	0.13 13	0.14 15	0.09 1	0.49 250	0.18 26	0.08 43	0.06 23	0.09 112	0.37 558	0.08 30	0.09 69

asda	0.22 44	0.25 86	0.70 56	0.21 21	0.16 104	0.43 120	0.16 53	0.44 81	0.35 47	0.22 71	0.20 48	0.14 15	0.20 111	0.25 17	0.22 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.07 10

1w_stereo	0.22 44	0.17 2	0.52 5	0.23 57	0.16 104	0.44 127	0.22 169	0.55 180	0.40 113	0.25 122	0.29 129	0.13 4	0.26 192	0.28 50	0.20 75	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.07 10

monsterstereo	0.22 44	0.22 45	0.52 5	0.25 98	0.27 349	0.39 83	0.14 20	0.51 142	0.33 33	0.25 122	0.27 115	0.13 4	0.13 14	0.38 157	0.21 95	0.07 23	0.07 53	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.06 1

monsters	0.22 44	0.22 45	0.52 5	0.23 57	0.28 362	0.42 114	0.14 20	0.46 94	0.31 20	0.24 102	0.20 48	0.13 4	0.14 18	0.43 186	0.20 75	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 110	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 44	0.28 138	0.88 80	0.21 21	0.24 299	0.42 114	0.17 64	0.35 23	0.37 80	0.20 49	0.22 67	0.14 15	0.12 8	0.24 12	0.20 75	0.08 43	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.07 10

SGD-Stereo	0.22 44	0.28 138	0.77 66	0.22 44	0.11 6	0.40 94	0.16 53	0.31 11	0.36 69	0.19 41	0.19 41	0.17 50	0.17 53	0.37 148	0.16 9	0.10 198	0.06 23	0.08 48	0.07 73	0.10 72	0.07 10

DEFOM-Stereo	0.22 44	0.22 45	0.91 85	0.23 57	0.13 31	0.49 178	0.18 82	0.30 9	0.28 14	0.19 41	0.17 27	0.14 15	0.14 18	0.41 173	0.16 9	0.08 43	0.06 23	0.07 1	0.06 15	0.09 55	0.09 69

Replicate-Monster	0.23 53	0.40 262	0.94 90	0.21 21	0.14 48	0.37 68	0.13 9	0.40 48	0.36 69	0.22 71	0.15 20	0.15 33	0.15 32	0.40 168	0.15 3	0.08 43	0.07 53	0.07 1	0.06 15	0.08 30	0.15 267

FlowAnything_test	0.23 53	0.32 188	0.52 5	0.28 180	0.17 133	0.37 68	0.20 113	0.38 37	0.24 3	0.24 102	0.20 48	0.21 84	0.17 53	0.26 33	0.25 169	0.13 368	0.10 270	0.14 402	0.16 401	0.17 252	0.12 165

LG-G_1	0.23 53	0.37 234	0.71 58	0.23 57	0.11 6	0.51 202	0.12 4	0.44 81	0.39 99	0.19 41	0.15 20	0.19 71	0.15 32	0.36 137	0.16 9	0.09 91	0.08 145	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.11 123

LG-G	0.23 53	0.37 234	0.71 58	0.23 57	0.11 6	0.51 202	0.12 4	0.44 81	0.39 99	0.19 41	0.15 20	0.19 71	0.15 32	0.36 137	0.16 9	0.09 91	0.08 145	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.11 123

dual_stereo	0.23 53	0.25 86	0.66 50	0.21 21	0.15 76	0.27 12	0.15 34	0.62 229	0.40 113	0.15 7	0.13 13	0.18 61	0.14 18	0.37 148	0.19 46	0.09 91	0.31 554	0.07 1	0.10 187	0.07 4	0.07 10

IGEV-Stereo++	0.23 53	0.23 63	0.64 36	0.24 79	0.22 265	0.47 158	0.13 9	0.52 156	0.33 33	0.18 35	0.24 87	0.17 50	0.22 130	0.32 92	0.19 46	0.08 43	0.06 23	0.08 48	0.06 15	0.17 252	0.09 69

DispViT+	0.24 59	0.57 355	0.69 54	0.23 57	0.23 285	0.27 12	0.13 9	0.46 94	0.47 201	0.20 49	0.17 27	0.17 50	0.17 53	0.25 17	0.22 118	0.11 278	0.18 470	0.08 48	0.07 73	0.12 108	0.08 44

MatchStereo	0.24 59	0.38 245	1.37 160	0.20 7	0.10 2	0.22 7	0.14 20	0.41 58	0.40 113	0.14 5	0.25 94	0.15 33	0.15 32	0.25 17	0.18 26	0.09 91	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 59	0.18 6	1.03 96	0.25 98	0.21 236	0.46 151	0.16 53	0.30 9	0.27 9	0.17 28	0.19 41	0.14 15	0.18 77	0.35 124	0.17 23	0.07 23	0.07 53	0.08 48	0.25 493	0.10 72	0.10 99

water-stereo	0.24 59	0.17 2	0.88 80	0.24 79	0.14 48	0.37 68	0.17 64	0.43 73	0.32 25	0.26 141	0.35 188	0.26 142	0.24 159	0.22 5	0.25 169	0.09 91	0.09 225	0.09 112	0.08 110	0.10 72	0.10 99

111111	0.24 59	0.21 29	0.82 73	0.24 79	0.21 236	0.43 120	0.13 9	0.45 91	0.35 47	0.22 71	0.27 115	0.18 61	0.16 44	0.35 124	0.18 26	0.09 91	0.06 23	0.08 48	0.06 15	0.25 395	0.08 44

S2M2_L	0.24 59	0.29 149	0.90 84	0.23 57	0.17 133	0.24 9	0.09 1	0.36 28	0.45 171	0.17 28	0.25 94	0.23 97	0.17 53	0.24 12	0.28 201	0.15 431	0.12 351	0.11 243	0.12 294	0.15 192	0.11 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LiteMatch	0.25 65	0.69 408	0.65 42	0.28 180	0.14 48	0.30 24	0.21 139	0.29 6	0.28 14	0.16 15	0.13 13	0.18 61	0.37 308	0.25 17	0.40 329	0.10 198	0.06 23	0.10 170	0.08 110	0.14 169	0.12 165

LACA2	0.25 65	0.74 429	1.30 143	0.20 7	0.10 2	0.39 83	0.17 64	0.32 14	0.36 69	0.15 7	0.15 20	0.18 61	0.14 18	0.22 5	0.14 1	0.08 43	0.06 23	0.07 1	0.06 15	0.07 4	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 65	0.19 9	0.58 21	0.28 180	0.18 173	0.28 15	0.22 169	0.38 37	0.54 267	0.23 93	0.30 143	0.27 156	0.26 192	0.37 148	0.24 154	0.14 411	0.12 351	0.13 366	0.10 187	0.12 108	0.10 99

rvit_stereo_0081	0.25 65	0.21 29	0.61 26	0.28 180	0.17 133	0.31 32	0.22 169	0.42 65	0.53 254	0.24 102	0.25 94	0.25 127	0.21 120	0.34 118	0.23 129	0.13 368	0.10 270	0.11 243	0.10 187	0.12 108	0.09 69

rvit_stereo_0082	0.25 65	0.21 29	0.61 26	0.28 180	0.17 133	0.31 32	0.22 169	0.42 65	0.53 254	0.24 102	0.25 94	0.25 127	0.21 120	0.34 118	0.23 129	0.13 368	0.10 270	0.11 243	0.10 187	0.12 108	0.09 69

Foundation-i1	0.26 70	0.29 149	0.75 62	0.23 57	0.21 236	0.30 24	0.22 169	0.60 220	0.43 150	0.24 102	0.31 157	0.35 210	0.23 147	0.27 38	0.19 46	0.09 91	0.08 145	0.08 48	0.07 73	0.11 95	0.07 10

VMStereo-Base	0.26 70	0.27 111	1.26 134	0.20 7	0.12 13	0.42 114	0.17 64	0.37 31	0.40 113	0.22 71	0.31 157	0.29 177	0.21 120	0.32 92	0.20 75	0.10 198	0.08 145	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.09 69

NLSM3	0.26 70	0.39 255	0.75 62	0.25 98	0.24 299	0.43 120	0.19 92	0.58 198	0.45 171	0.20 49	0.26 105	0.20 73	0.25 175	0.29 64	0.24 154	0.07 23	0.06 23	0.10 170	0.09 148	0.10 72	0.07 10

depthmonostereo	0.26 70	0.23 63	0.65 42	0.41 450	0.13 31	0.41 101	0.19 92	0.51 142	0.40 113	0.25 122	0.29 129	0.26 142	0.28 230	0.44 195	0.23 129	0.09 91	0.10 270	0.09 112	0.07 73	0.10 72	0.08 44

DilatedVolume-Stereo	0.26 70	0.20 16	0.64 36	0.25 98	0.15 76	0.41 101	0.18 82	0.42 65	0.35 47	0.34 189	0.34 183	0.25 127	0.23 147	0.43 186	0.53 398	0.09 91	0.09 225	0.08 48	0.10 187	0.12 108	0.11 123

GIP-stereo	0.26 70	0.22 45	0.78 68	0.29 213	0.20 222	0.42 114	0.17 64	0.64 241	0.39 99	0.18 35	0.24 87	0.23 97	0.18 77	0.25 17	0.47 369	0.09 91	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.17 252	0.08 44

LG-Stereo	0.27 76	0.25 86	0.95 91	0.25 98	0.15 76	0.43 120	0.21 139	0.50 133	0.40 113	0.18 35	0.29 129	0.25 127	0.16 44	0.28 50	0.35 292	0.07 23	0.07 53	0.11 243	0.10 187	0.24 381	0.10 99

mms	0.27 76	0.26 103	0.91 85	0.25 98	0.18 173	0.32 38	0.23 204	0.37 31	0.31 20	0.21 59	0.30 143	0.23 97	0.17 53	0.46 220	0.21 95	0.08 43	0.10 270	0.10 170	0.08 110	0.22 349	0.47 555

ours_stereo	0.27 76	0.25 86	1.21 126	0.25 98	0.17 133	0.35 55	0.23 204	0.38 37	0.35 47	0.20 49	0.31 157	0.23 97	0.17 53	0.41 173	0.20 75	0.08 43	0.07 53	0.10 170	0.08 110	0.22 349	0.18 336

rvit_stereo_0081_aga	0.27 76	0.29 149	1.08 102	0.26 130	0.20 222	0.33 42	0.21 139	0.41 58	0.42 139	0.26 141	0.28 123	0.27 156	0.21 120	0.31 80	0.21 95	0.14 411	0.10 270	0.11 243	0.10 187	0.14 169	0.10 99

rvit_stereo_0080	0.27 76	0.38 245	0.76 64	0.24 79	0.18 173	0.34 50	0.27 308	0.54 176	0.44 155	0.24 102	0.26 105	0.27 156	0.22 130	0.29 64	0.23 129	0.13 368	0.10 270	0.10 170	0.10 187	0.15 192	0.11 123

RSM++	0.27 76	0.26 103	0.87 78	0.28 180	0.13 31	0.39 83	0.20 113	0.45 91	0.45 171	0.20 49	0.24 87	0.24 114	0.17 53	0.36 137	0.20 75	0.08 43	0.07 53	0.09 112	0.35 546	0.26 416	0.18 336

whm_eth	0.27 76	0.38 245	0.76 64	0.24 79	0.18 173	0.34 50	0.27 308	0.54 176	0.44 155	0.24 102	0.26 105	0.27 156	0.22 130	0.29 64	0.23 129	0.13 368	0.10 270	0.10 170	0.10 187	0.15 192	0.11 123

BStereo	0.28 83	0.33 197	1.34 153	0.23 57	0.29 370	0.33 42	0.20 113	0.46 94	0.35 47	0.22 71	0.17 27	0.20 73	0.14 18	0.28 50	0.25 169	0.07 23	0.07 53	0.16 452	0.21 471	0.12 108	0.11 123

VIP-Stereo	0.28 83	0.56 350	1.05 99	0.23 57	0.19 206	0.52 221	0.17 64	0.44 81	0.39 99	0.18 35	0.25 94	0.24 114	0.15 32	0.33 105	0.19 46	0.08 43	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.14 169	0.32 500

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 83	0.28 138	1.09 104	0.33 316	0.15 76	0.30 24	0.16 53	0.58 198	0.42 139	0.19 41	0.19 41	0.17 50	0.26 192	0.38 157	0.37 303	0.09 91	0.08 145	0.08 48	0.25 493	0.10 72	0.06 1

castereo++	0.28 83	0.43 281	0.93 88	0.28 180	0.17 133	0.53 230	0.21 139	0.55 180	0.45 171	0.17 28	0.26 105	0.32 194	0.17 53	0.33 105	0.16 9	0.09 91	0.08 145	0.09 112	0.29 514	0.13 142	0.06 1

fffy	0.28 83	0.24 78	1.19 120	0.27 151	0.15 76	0.37 68	0.22 169	0.42 65	0.32 25	0.20 49	0.29 129	0.26 142	0.20 111	0.44 195	0.20 75	0.08 43	0.10 270	0.10 170	0.08 110	0.22 349	0.18 336

RAStereo	0.28 83	0.48 315	1.52 195	0.26 130	0.18 173	0.25 10	0.19 92	0.42 65	0.35 47	0.20 49	0.25 94	0.20 73	0.16 44	0.24 12	0.24 154	0.09 91	0.08 145	0.10 170	0.08 110	0.12 108	0.08 44

RSM	0.28 83	0.26 103	0.97 93	0.25 98	0.24 299	0.37 68	0.21 139	0.49 126	0.44 155	0.21 59	0.27 115	0.28 167	0.17 53	0.38 157	0.20 75	0.07 23	0.07 53	0.09 112	0.34 543	0.21 332	0.16 297

trnet	0.28 83	0.26 103	1.32 148	0.19 2	0.12 13	0.54 237	0.15 34	0.48 119	0.46 182	0.27 153	0.33 174	0.24 114	0.21 120	0.30 74	0.21 95	0.10 198	0.07 53	0.08 48	0.05 1	0.09 55	0.07 10

CASnet	0.28 83	0.31 180	1.20 124	0.28 180	0.11 6	0.47 158	0.19 92	0.44 81	0.44 155	0.38 209	0.31 157	0.23 97	0.17 53	0.29 64	0.19 46	0.10 198	0.06 23	0.15 433	0.12 294	0.16 228	0.07 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 83	0.27 111	1.36 157	0.28 180	0.12 13	0.41 101	0.20 113	0.37 31	0.38 85	0.26 141	0.30 143	0.25 127	0.19 99	0.33 105	0.24 154	0.09 91	0.11 320	0.12 305	0.10 187	0.13 142	0.09 69

CREStereo	0.28 83	0.30 165	1.33 150	0.19 2	0.13 31	0.55 252	0.17 64	0.48 119	0.46 182	0.27 153	0.33 174	0.24 114	0.21 120	0.31 80	0.21 95	0.11 278	0.07 53	0.08 48	0.05 1	0.10 72	0.07 10
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
Selective-IGEV-i32	0.29 94	0.23 63	1.28 138	0.27 151	0.30 385	0.35 55	0.20 113	0.56 186	0.38 85	0.21 59	0.30 143	0.22 87	0.18 77	0.37 148	0.18 26	0.07 23	0.06 23	0.08 48	0.15 380	0.16 228	0.29 475

fffft	0.29 94	0.21 29	1.10 106	0.24 79	0.15 76	0.42 114	0.24 239	0.42 65	0.38 85	0.21 59	0.18 37	0.20 73	0.16 44	0.44 195	0.70 451	0.07 23	0.06 23	0.10 170	0.08 110	0.28 433	0.20 371
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 94	0.26 103	1.03 96	0.25 98	0.14 48	0.46 151	0.22 169	0.36 28	0.38 85	0.23 93	0.23 77	0.21 84	0.18 77	0.45 211	0.60 426	0.07 23	0.06 23	0.10 170	0.08 110	0.20 316	0.20 371

tt45	0.29 94	0.24 78	1.06 101	0.25 98	0.17 133	0.55 252	0.22 169	0.41 58	0.35 47	0.24 102	0.25 94	0.25 127	0.18 77	0.64 310	0.34 280	0.08 43	0.07 53	0.10 170	0.08 110	0.21 332	0.11 123

999	0.29 94	0.25 86	1.05 99	0.26 130	0.18 173	0.49 178	0.23 204	0.38 37	0.37 80	0.20 49	0.32 165	0.23 97	0.18 77	0.73 345	0.36 297	0.08 43	0.07 53	0.09 112	0.08 110	0.24 381	0.10 99

Pointernet	0.29 94	0.25 86	1.49 189	0.24 79	0.20 222	0.47 158	0.15 34	0.62 229	0.47 201	0.22 71	0.29 129	0.26 142	0.20 111	0.28 50	0.20 75	0.10 198	0.07 53	0.07 1	0.12 294	0.10 72	0.07 10

IGEV-Stereo+	0.29 94	0.29 149	0.86 77	0.25 98	0.34 435	0.30 24	0.14 20	0.32 14	0.53 254	0.18 35	0.12 10	0.18 61	0.19 99	0.49 250	0.17 23	0.09 91	0.08 145	0.08 48	0.20 465	0.46 556	0.59 571

MaDis-Stereo	0.29 94	0.54 339	1.44 175	0.24 79	0.29 370	0.29 20	0.16 53	0.45 91	0.37 80	0.19 41	0.21 55	0.28 167	0.22 130	0.30 74	0.29 215	0.10 198	0.09 225	0.10 170	0.08 110	0.11 95	0.11 123

LoS_RVC	0.29 94	0.33 197	1.19 120	0.25 98	0.34 435	0.43 120	0.22 169	0.42 65	0.32 25	0.22 71	0.33 174	0.23 97	0.24 159	0.31 80	0.21 95	0.07 23	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.10 72	0.31 494

Selective-IGEV	0.29 94	0.23 63	1.28 138	0.27 151	0.30 385	0.35 55	0.20 113	0.56 186	0.38 85	0.21 59	0.30 143	0.22 87	0.18 77	0.37 148	0.18 26	0.07 23	0.06 23	0.08 48	0.15 380	0.16 228	0.29 475

EGLCR-Stereo	0.29 94	0.27 111	0.97 93	0.30 234	0.19 206	0.56 268	0.17 64	0.68 263	0.36 69	0.30 169	0.18 37	0.27 156	0.17 53	0.38 157	0.19 46	0.09 91	0.07 53	0.10 170	0.08 110	0.10 72	0.35 514

castereo	0.30 105	0.44 292	0.81 71	0.24 79	0.29 370	0.41 101	0.27 308	0.72 282	0.45 171	0.22 71	0.30 143	0.24 114	0.31 266	0.25 17	0.21 95	0.09 91	0.07 53	0.08 48	0.31 530	0.12 108	0.09 69

WCG-NET	0.30 105	0.42 276	1.26 134	0.24 79	0.12 13	0.43 120	0.24 239	0.40 48	0.56 285	0.35 191	0.37 196	0.26 142	0.24 159	0.29 64	0.19 46	0.08 43	0.12 351	0.08 48	0.07 73	0.22 349	0.10 99

Occ-G	0.30 105	0.30 165	1.33 150	0.23 57	0.15 76	0.36 64	0.25 261	0.43 73	0.31 20	0.26 141	0.35 188	0.46 297	0.22 130	0.30 74	0.25 169	0.09 91	0.07 53	0.09 112	0.16 401	0.31 457	0.08 44

AIO-Stereo	0.30 105	0.27 111	1.25 132	0.27 151	0.24 299	0.37 68	0.20 113	0.52 156	0.36 69	0.21 59	0.30 143	0.23 97	0.14 18	0.31 80	0.20 75	0.08 43	0.07 53	0.09 112	0.38 559	0.19 300	0.31 494

UniTT-Stereo	0.30 105	0.36 231	1.68 222	0.27 151	0.24 299	0.29 20	0.18 82	0.33 18	0.34 39	0.26 141	0.37 196	0.18 61	0.18 77	0.31 80	0.27 191	0.10 198	0.08 145	0.08 48	0.07 73	0.25 395	0.08 44

CES	0.30 105	0.27 111	1.09 104	0.23 57	0.50 531	0.40 94	0.20 113	0.46 94	0.44 155	0.22 71	0.28 123	0.26 142	0.19 99	0.33 105	0.21 95	0.09 91	0.07 53	0.08 48	0.05 1	0.15 192	0.49 559

ProNet	0.30 105	0.54 339	1.29 140	0.25 98	0.15 76	0.47 158	0.25 261	0.48 119	0.39 99	0.21 59	0.23 77	0.22 87	0.20 111	0.44 195	0.19 46	0.08 43	0.08 145	0.10 170	0.08 110	0.23 364	0.12 165

CroCo-Stereo	0.30 105	0.45 300	1.08 102	0.31 261	0.17 133	0.19 3	0.21 139	0.73 294	0.50 222	0.21 59	0.24 87	0.55 343	0.22 130	0.27 38	0.26 181	0.09 91	0.08 145	0.08 48	0.07 73	0.12 108	0.09 69
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
Wave_Phase_stereo	0.31 113	0.33 197	1.34 153	0.23 57	0.29 370	0.98 546	0.20 113	0.49 126	0.35 47	0.22 71	0.17 27	0.20 73	0.14 18	0.28 50	0.25 169	0.07 23	0.07 53	0.16 452	0.21 471	0.12 108	0.11 123

xyz-stereo-finetune	0.31 113	0.46 303	0.79 69	0.21 21	0.12 13	0.53 230	0.25 261	0.52 156	0.54 267	0.28 158	0.32 165	0.29 177	0.23 147	0.59 293	0.55 405	0.08 43	0.07 53	0.10 170	0.08 110	0.13 142	0.08 44

rvit_0105_6	0.31 113	0.29 149	1.00 95	0.31 261	0.18 173	0.35 55	0.25 261	0.51 142	0.61 330	0.25 122	0.28 123	0.32 194	0.25 175	0.39 163	0.25 169	0.18 479	0.16 439	0.15 433	0.13 327	0.14 169	0.13 205

rvit_stereo_ft	0.31 113	0.61 364	1.18 118	0.32 290	0.21 236	0.28 15	0.27 308	0.55 180	0.48 205	0.23 93	0.27 115	0.28 167	0.26 192	0.32 92	0.25 169	0.13 368	0.09 225	0.11 243	0.11 254	0.13 142	0.14 228

CAS++	0.31 113	0.33 197	1.43 173	0.25 98	0.17 133	0.31 32	0.20 113	0.78 348	0.41 125	0.30 169	0.30 143	0.21 84	0.16 44	0.33 105	0.18 26	0.15 431	0.12 351	0.13 366	0.10 187	0.15 192	0.11 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 113	0.30 165	1.52 195	0.23 57	0.13 31	0.54 237	0.20 113	0.48 119	0.49 212	0.25 122	0.28 123	0.37 217	0.24 159	0.38 157	0.23 129	0.10 198	0.08 145	0.08 48	0.05 1	0.15 192	0.07 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 113	0.35 222	1.30 143	0.20 7	0.14 48	0.57 286	0.25 261	0.46 94	0.42 139	0.27 153	0.32 165	0.27 156	0.24 159	0.39 163	0.23 129	0.43 573	0.07 53	0.08 48	0.05 1	0.18 279	0.07 10

DA	0.32 120	0.26 103	0.89 82	0.29 213	0.25 317	0.63 390	0.22 169	0.60 220	0.39 99	0.23 93	0.30 143	0.24 114	0.26 192	0.60 299	0.18 26	0.10 198	0.12 351	0.09 112	0.07 73	0.10 72	0.52 562

GGEV	0.32 120	0.26 103	0.89 82	0.29 213	0.25 317	0.63 390	0.22 169	0.60 220	0.39 99	0.23 93	0.30 143	0.24 114	0.26 192	0.60 299	0.18 26	0.10 198	0.12 351	0.09 112	0.07 73	0.10 72	0.52 562

WCG-NET（raft）	0.32 120	0.53 333	1.21 126	0.23 57	0.12 13	0.44 127	0.24 239	0.40 48	0.50 222	0.35 191	0.35 188	0.47 305	0.25 175	0.35 124	0.20 75	0.08 43	0.29 549	0.08 48	0.07 73	0.22 349	0.11 123

MGS-Stereo	0.32 120	0.34 213	1.70 227	0.25 98	0.14 48	0.40 94	0.22 169	0.38 37	0.43 150	0.24 102	0.51 299	0.25 127	0.18 77	0.31 80	0.20 75	0.09 91	0.08 145	0.09 112	0.08 110	0.47 557	0.08 44

ff7	0.32 120	0.52 328	1.38 162	0.25 98	0.16 104	0.56 268	0.23 204	0.46 94	0.41 125	0.24 102	0.23 77	0.20 73	0.23 147	0.48 239	0.19 46	0.09 91	0.08 145	0.10 170	0.18 434	0.23 364	0.22 398

ffff	0.32 120	0.52 328	1.38 162	0.25 98	0.16 104	0.56 268	0.23 204	0.46 94	0.41 125	0.24 102	0.23 77	0.20 73	0.23 147	0.48 239	0.19 46	0.09 91	0.08 145	0.10 170	0.18 434	0.23 364	0.22 398

11t	0.32 120	0.52 328	1.38 162	0.25 98	0.16 104	0.56 268	0.23 204	0.46 94	0.41 125	0.24 102	0.23 77	0.20 73	0.23 147	0.48 239	0.19 46	0.09 91	0.08 145	0.10 170	0.18 434	0.23 364	0.22 398

MC-Stereo	0.32 120	0.31 180	1.46 179	0.31 261	0.15 76	0.53 230	0.19 92	0.44 81	0.35 47	0.36 196	0.38 206	0.27 156	0.27 213	0.42 182	0.19 46	0.09 91	0.13 375	0.09 112	0.16 401	0.20 316	0.13 205

ccc-4	0.32 120	0.52 328	1.38 162	0.25 98	0.16 104	0.56 268	0.23 204	0.46 94	0.41 125	0.24 102	0.23 77	0.20 73	0.23 147	0.48 239	0.19 46	0.09 91	0.08 145	0.10 170	0.18 434	0.23 364	0.22 398

SCV_C0	0.33 129	0.43 281	1.42 172	0.25 98	0.16 104	0.35 55	0.20 113	0.68 263	0.44 155	0.24 102	0.27 115	0.29 177	0.20 111	0.58 287	0.18 26	0.09 91	0.08 145	0.08 48	0.30 523	0.26 416	0.17 316

11t1	0.33 129	0.19 9	1.41 168	0.33 316	0.16 104	0.48 168	0.21 139	0.67 259	0.48 205	0.40 217	0.34 183	0.32 194	0.33 279	0.42 182	0.27 191	0.11 278	0.12 351	0.10 170	0.08 110	0.13 142	0.14 228

IGEVStereo-DCA	0.33 129	0.34 213	1.38 162	0.27 151	0.16 104	0.45 133	0.23 204	0.46 94	0.41 125	0.24 102	0.21 55	0.26 142	0.25 175	0.64 310	0.52 394	0.09 91	0.07 53	0.10 170	0.18 434	0.16 228	0.22 398

AEACV	0.33 129	0.24 78	1.44 175	0.28 180	0.35 448	0.47 158	0.21 139	0.43 73	0.28 14	0.26 141	0.25 94	0.22 87	0.38 317	0.30 74	0.18 26	0.09 91	0.35 561	0.09 112	0.36 555	0.23 364	0.25 446

CroCo-Stereo Lap2	0.33 129	0.61 364	1.47 183	0.32 290	0.38 475	0.23 8	0.22 169	0.58 198	0.46 182	0.22 71	0.27 115	0.29 177	0.23 147	0.32 92	0.26 181	0.09 91	0.09 225	0.10 170	0.08 110	0.21 332	0.14 228

CREStereo++_RVC	0.33 129	0.29 149	1.74 241	0.24 79	0.16 104	0.54 237	0.15 34	0.40 48	0.55 274	0.37 200	0.51 299	0.24 114	0.19 99	0.27 38	0.26 181	0.09 91	0.06 23	0.08 48	0.30 523	0.08 30	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 129	0.49 318	1.75 247	0.23 57	0.12 13	0.54 237	0.16 53	0.40 48	0.45 171	0.45 255	0.51 299	0.26 142	0.22 130	0.29 64	0.20 75	0.10 198	0.10 270	0.08 48	0.06 15	0.08 30	0.11 123

sCroCo_RVC	0.33 129	0.32 188	1.89 333	0.34 348	0.27 349	0.30 24	0.22 169	0.48 119	0.44 155	0.22 71	0.33 174	0.25 127	0.25 175	0.32 92	0.24 154	0.14 411	0.16 439	0.12 305	0.12 294	0.15 192	0.13 205

RAFT-Stereo-weight	0.34 137	0.29 149	1.43 173	0.28 180	0.28 362	0.55 252	0.22 169	0.78 348	0.48 205	0.46 263	0.38 206	0.36 215	0.17 53	0.33 105	0.23 129	0.09 91	0.08 145	0.09 112	0.07 73	0.09 55	0.09 69

IGEV++	0.34 137	0.43 281	1.32 148	0.31 261	0.14 48	0.32 38	0.21 139	0.70 274	0.34 39	0.22 71	0.28 123	0.22 87	0.27 213	0.35 124	0.27 191	0.09 91	0.39 576	0.08 48	0.15 380	0.25 395	0.45 552

MyStereo07	0.34 137	0.40 262	1.46 179	0.29 213	0.23 285	0.60 333	0.31 372	0.53 165	0.42 139	0.25 122	0.25 94	0.20 73	0.26 192	0.57 283	0.19 46	0.09 91	0.18 470	0.12 305	0.11 254	0.16 228	0.19 352

MIF-Stereo (partial)	0.34 137	0.41 269	1.93 350	0.26 130	0.24 299	0.32 38	0.17 64	0.53 165	0.42 139	0.25 122	0.37 196	0.25 127	0.26 192	0.44 195	0.31 247	0.11 278	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.19 300	0.14 228

GCAP-Stereo	0.34 137	0.89 488	1.76 255	0.26 130	0.12 13	0.52 221	0.14 20	0.49 126	0.38 85	0.29 164	0.30 143	0.29 177	0.22 130	0.30 74	0.20 75	0.09 91	0.17 459	0.09 112	0.07 73	0.21 332	0.11 123

anonymousdsp2	0.34 137	0.24 78	1.16 115	0.28 180	0.15 76	0.57 286	0.23 204	0.79 363	0.47 201	0.38 209	0.37 196	0.40 240	0.25 175	0.47 232	0.21 95	0.09 91	0.07 53	0.10 170	0.13 327	0.19 300	0.27 463

anonymousdsp	0.34 137	0.53 333	1.47 183	0.25 98	0.16 104	0.56 268	0.23 204	0.49 126	0.40 113	0.25 122	0.24 87	0.22 87	0.24 159	0.55 279	0.19 46	0.09 91	0.11 320	0.10 170	0.18 434	0.24 381	0.29 475

knoymous	0.34 137	0.25 86	1.75 247	0.24 79	0.18 173	0.45 133	0.24 239	0.57 192	0.38 85	0.41 225	0.39 215	0.55 343	0.25 175	0.38 157	0.23 129	0.11 278	0.08 145	0.12 305	0.07 73	0.13 142	0.12 165

RCA-Stereo	0.34 137	0.32 188	1.30 143	0.26 130	0.14 48	0.58 303	0.23 204	0.78 348	0.62 348	0.40 217	0.44 239	0.28 167	0.35 289	0.29 64	0.20 75	0.09 91	0.10 270	0.09 112	0.07 73	0.19 300	0.08 44

IGEV-Stereo	0.34 137	0.54 339	1.47 183	0.25 98	0.16 104	0.56 268	0.23 204	0.49 126	0.40 113	0.25 122	0.24 87	0.22 87	0.24 159	0.54 275	0.19 46	0.09 91	0.10 270	0.10 170	0.18 434	0.24 381	0.29 475
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 137	0.77 442	1.75 247	0.34 348	0.13 31	0.51 202	0.17 64	0.43 73	0.50 222	0.37 200	0.49 286	0.23 97	0.18 77	0.28 50	0.24 154	0.10 198	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.07 10

GEAStereo	0.35 148	0.32 188	1.17 116	0.53 525	0.60 558	0.55 252	0.21 139	0.40 48	0.27 9	0.20 49	0.22 67	0.16 41	0.18 77	0.44 195	0.16 9	0.11 278	0.37 565	0.08 48	0.06 15	0.33 475	0.71 581

GASTEREO	0.35 148	0.72 419	1.15 112	0.56 539	0.20 222	0.52 221	0.22 169	0.56 186	0.40 113	0.30 169	0.31 157	0.16 41	0.31 266	0.35 124	0.26 181	0.09 91	0.14 395	0.08 48	0.28 509	0.14 169	0.20 371

MSCF	0.35 148	0.72 419	1.15 112	0.58 545	0.21 236	0.50 190	0.22 169	0.56 186	0.38 85	0.29 164	0.29 129	0.17 50	0.30 257	0.35 124	0.26 181	0.09 91	0.12 351	0.08 48	0.29 514	0.15 192	0.21 383

xyz-stereo-finetune2	0.35 148	0.45 300	1.04 98	0.21 21	0.12 13	0.58 303	0.23 204	0.50 133	0.45 171	0.31 174	0.46 251	0.30 185	0.41 350	0.81 364	0.51 391	0.08 43	0.07 53	0.11 243	0.09 148	0.12 108	0.09 69

SCV	0.35 148	0.59 358	1.37 160	0.34 348	0.22 265	0.28 15	0.23 204	0.72 282	0.35 47	0.19 41	0.30 143	0.24 114	0.20 111	0.64 310	0.19 46	0.11 278	0.08 145	0.09 112	0.29 514	0.34 486	0.29 475

StereoAnything_RVC	0.35 148	1.25 573	1.82 302	0.20 7	0.12 13	0.26 11	0.15 34	0.43 73	0.37 80	0.14 5	0.10 2	0.11 1	0.19 99	0.46 220	0.14 1	0.11 278	0.09 225	0.08 48	0.05 1	0.76 588	0.18 336

rvit_0105_4	0.35 148	0.35 222	1.45 178	0.31 261	0.18 173	0.37 68	0.28 327	0.59 207	0.62 348	0.27 153	0.31 157	0.35 210	0.27 213	0.43 186	0.25 169	0.18 479	0.16 439	0.15 433	0.13 327	0.15 192	0.12 165

CAS	0.35 148	0.25 86	1.30 143	0.79 572	0.34 435	0.51 202	0.23 204	0.46 94	0.39 99	0.22 71	0.31 157	0.20 73	0.17 53	0.28 50	0.23 129	0.73 594	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 55	0.37 529

Selective-RAFT	0.35 148	0.26 103	1.48 186	0.31 261	0.15 76	0.61 353	0.19 92	0.60 220	0.54 267	0.28 158	0.29 129	0.40 240	0.33 279	0.50 257	0.27 191	0.10 198	0.07 53	0.09 112	0.35 546	0.19 300	0.08 44

x	0.35 148	0.20 16	1.36 157	0.33 316	0.17 133	0.47 158	0.24 239	0.75 310	0.54 267	0.40 217	0.40 218	0.42 260	0.34 287	0.45 211	0.32 260	0.11 278	0.14 395	0.11 243	0.09 148	0.12 108	0.14 228

GSStereo	0.36 158	0.32 188	1.17 116	0.34 348	0.60 558	0.55 252	0.21 139	0.62 229	0.41 125	0.22 71	0.22 67	0.17 50	0.18 77	0.44 195	0.16 9	0.10 198	0.16 439	0.08 48	0.11 254	0.33 475	0.84 592

gasm-f	0.36 158	0.34 213	1.13 108	0.53 525	0.44 509	0.54 237	0.27 308	0.40 48	0.27 9	0.20 49	0.33 174	0.16 41	0.22 130	0.36 137	0.25 169	0.11 278	0.37 565	0.08 48	0.06 15	0.38 520	0.71 581

rvit_0105_5	0.36 158	0.39 255	1.48 186	0.30 234	0.18 173	0.41 101	0.30 359	0.64 241	0.62 348	0.30 169	0.33 174	0.37 217	0.29 248	0.41 173	0.28 201	0.18 479	0.16 439	0.15 433	0.15 380	0.15 192	0.14 228

MoCha-V2	0.36 158	0.32 188	1.41 168	0.36 382	0.31 405	0.35 55	0.19 92	0.57 192	0.39 99	0.30 169	0.32 165	0.28 167	0.27 213	0.47 232	0.24 154	0.08 43	0.56 593	0.08 48	0.38 559	0.18 279	0.12 165

s12784h	0.36 158	0.28 138	1.58 203	0.23 57	0.11 6	0.62 373	0.24 239	0.79 363	0.64 368	0.44 244	0.52 314	0.28 167	0.26 192	0.50 257	0.24 154	0.11 278	0.06 23	0.09 112	0.06 15	0.16 228	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 158	0.21 29	1.70 227	0.29 213	0.18 173	0.55 252	0.26 284	0.78 348	0.36 69	0.57 386	0.67 448	0.33 200	0.24 159	0.32 92	0.23 129	0.10 198	0.08 145	0.09 112	0.07 73	0.09 55	0.12 165

RAFT-Stereo	0.36 158	0.21 29	1.70 227	0.29 213	0.18 173	0.55 252	0.26 284	0.78 348	0.36 69	0.57 386	0.67 448	0.33 200	0.24 159	0.32 92	0.23 129	0.10 198	0.08 145	0.09 112	0.07 73	0.09 55	0.12 165
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 165	0.27 111	0.79 69	0.39 432	0.29 370	0.38 79	0.21 139	0.47 110	0.51 229	0.32 183	0.17 27	0.79 484	0.23 147	0.64 310	1.04 508	0.11 278	0.07 53	0.09 112	0.12 294	0.35 498	0.15 267

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 165	0.37 234	1.21 126	0.26 130	0.18 173	0.73 470	0.18 82	0.53 165	0.41 125	0.35 191	0.30 143	0.58 368	0.22 130	0.33 105	0.95 489	0.09 91	0.07 53	0.09 112	0.35 546	0.13 142	0.15 267

GREAT-IGEV	0.37 165	0.28 138	1.48 186	0.25 98	0.38 475	0.46 151	0.18 82	0.33 18	0.34 39	0.15 7	0.29 129	0.15 33	0.17 53	0.36 137	0.23 129	0.07 23	0.76 611	0.07 1	0.26 501	0.21 332	1.03 610
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 165	0.55 348	1.35 156	0.28 180	0.16 104	0.57 286	0.18 82	0.57 192	0.49 212	0.37 200	0.44 239	0.38 225	0.24 159	0.46 220	0.24 154	0.09 91	0.08 145	0.11 243	0.11 254	0.43 546	0.36 522

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 165	1.34 585	1.24 131	0.23 57	0.12 13	0.33 42	0.20 113	0.40 48	0.33 33	0.25 122	0.21 55	0.16 41	0.14 18	0.27 38	0.63 433	0.55 584	0.06 23	0.11 243	0.13 327	0.25 395	0.49 559

plain	0.37 165	0.47 312	2.15 414	0.27 151	0.19 206	0.33 42	0.20 113	0.58 198	0.46 182	0.23 93	0.37 196	0.23 97	0.25 175	0.45 211	0.28 201	0.11 278	0.08 145	0.13 366	0.09 148	0.42 544	0.12 165

riskmin	0.37 165	0.22 45	1.74 241	0.32 290	0.20 222	0.48 168	0.20 113	0.66 250	0.46 182	0.36 196	0.34 183	0.69 433	0.45 391	0.39 163	0.27 191	0.11 278	0.08 145	0.12 305	0.08 110	0.13 142	0.16 297

AnonymousM	0.37 165	0.44 292	1.50 192	0.25 98	0.15 76	0.52 221	0.23 204	0.60 220	0.42 139	0.42 230	0.32 165	0.30 185	0.25 175	0.34 118	0.23 129	0.11 278	0.09 225	0.71 593	0.36 555	0.12 108	0.07 10

iRaftStereo_RVC	0.37 165	0.53 333	1.41 168	0.28 180	0.15 76	0.52 221	0.20 113	0.54 176	0.46 182	0.37 200	0.43 228	0.41 246	0.23 147	0.36 137	0.26 181	0.09 91	0.15 421	0.12 305	0.11 254	0.41 538	0.37 529

DIP-Stereo	0.37 165	0.34 213	1.50 192	0.27 151	0.18 173	0.63 390	0.17 64	0.92 466	0.53 254	0.49 295	0.48 269	0.30 185	0.30 257	0.39 163	0.30 235	0.10 198	0.08 145	0.10 170	0.08 110	0.15 192	0.12 165
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 175	0.28 138	2.46 476	0.43 465	0.15 76	0.50 190	0.25 261	0.47 110	0.38 85	0.33 187	0.26 105	0.23 97	0.22 130	0.34 118	0.29 215	0.08 43	0.09 225	0.09 112	0.10 187	0.36 505	0.22 398

HART	0.38 175	0.53 333	1.66 218	0.26 130	0.15 76	0.30 24	0.19 92	0.67 259	0.46 182	0.29 164	0.52 314	0.38 225	0.16 44	0.41 173	0.20 75	0.08 43	0.68 604	0.09 112	0.07 73	0.34 486	0.21 383

mmm	0.38 175	0.21 29	1.18 118	0.35 363	0.17 133	0.49 178	0.26 284	0.78 348	0.52 236	0.50 302	0.57 368	0.41 246	0.37 308	0.71 342	0.31 247	0.11 278	0.13 375	0.14 402	0.13 327	0.15 192	0.14 228

Any-RAFT	0.38 175	0.25 86	1.89 333	0.27 151	0.17 133	0.68 442	0.21 139	0.78 348	0.53 254	0.43 236	0.43 228	0.54 340	0.30 257	0.41 173	0.20 75	0.10 198	0.12 351	0.08 48	0.06 15	0.10 72	0.09 69

qqq	0.38 175	0.21 29	1.34 153	0.28 180	0.15 76	0.45 133	0.26 284	0.76 322	0.52 236	0.39 215	0.41 222	0.46 297	0.36 295	0.96 379	0.30 235	0.11 278	0.14 395	0.12 305	0.12 294	0.12 108	0.14 228

PSM-adaLoss	0.38 175	0.27 111	1.78 268	0.44 472	0.17 133	0.60 333	0.29 351	0.51 142	0.52 236	0.47 265	0.43 228	0.44 275	0.28 230	0.47 232	0.28 201	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.17 252	0.12 165

ROB_FTStereo_v2	0.38 175	0.27 111	1.78 268	0.44 472	0.17 133	0.61 353	0.28 327	0.51 142	0.52 236	0.47 265	0.43 228	0.44 275	0.28 230	0.47 232	0.28 201	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.17 252	0.12 165

ROB_FTStereo	0.38 175	0.27 111	1.78 268	0.44 472	0.17 133	0.61 353	0.26 284	0.51 142	0.52 236	0.47 265	0.43 228	0.43 264	0.28 230	0.49 250	0.28 201	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.17 252	0.12 165

HUI-Stereo	0.38 175	0.27 111	1.79 289	0.44 472	0.17 133	0.61 353	0.28 327	0.51 142	0.52 236	0.47 265	0.43 228	0.44 275	0.28 230	0.45 211	0.28 201	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.17 252	0.12 165

RAFT-IKP	0.38 175	0.27 111	1.79 289	0.44 472	0.16 104	0.60 333	0.28 327	0.51 142	0.52 236	0.47 265	0.43 228	0.43 264	0.28 230	0.50 257	0.28 201	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.17 252	0.12 165

raftrobust	0.38 175	0.68 404	1.54 197	0.32 290	0.46 525	0.52 221	0.21 139	0.56 186	0.42 139	0.52 324	0.35 188	0.31 188	0.33 279	0.37 148	0.30 235	0.10 198	0.11 320	0.08 48	0.07 73	0.21 332	0.19 352

sAnonymous2	0.38 175	0.62 370	2.15 414	0.31 261	0.24 299	0.34 50	0.27 308	0.53 165	0.46 182	0.24 102	0.29 129	0.23 97	0.28 230	0.28 50	0.22 118	0.12 338	0.09 225	0.11 243	0.13 327	0.38 520	0.35 514

CroCo_RVC	0.38 175	0.62 370	2.15 414	0.31 261	0.24 299	0.34 50	0.27 308	0.53 165	0.46 182	0.24 102	0.29 129	0.23 97	0.28 230	0.28 50	0.22 118	0.12 338	0.09 225	0.11 243	0.13 327	0.38 520	0.35 514

GMStereo	0.38 175	0.99 529	1.91 344	0.27 151	0.16 104	0.39 83	0.23 204	0.47 110	0.62 348	0.38 209	0.34 183	0.25 127	0.25 175	0.39 163	0.29 215	0.14 411	0.08 145	0.10 170	0.12 294	0.15 192	0.11 123
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 175	0.33 197	1.92 347	0.27 151	0.41 499	0.48 168	0.19 92	0.59 207	0.46 182	0.43 236	0.39 215	0.57 361	0.26 192	0.32 92	0.26 181	0.09 91	0.09 225	0.09 112	0.31 530	0.11 95	0.09 69

Lsterematch	0.39 190	0.69 408	1.65 213	0.28 180	0.14 48	0.50 190	0.21 139	0.47 110	0.58 300	0.43 236	0.59 377	0.44 275	0.37 308	0.44 195	0.40 329	0.10 198	0.06 23	0.10 170	0.08 110	0.14 169	0.12 165

NLSM1	0.39 190	0.24 78	0.56 17	0.27 151	0.40 491	0.49 178	0.21 139	1.44 591	1.64 595	0.25 122	0.33 174	0.25 127	0.26 192	0.40 168	0.32 260	0.10 198	0.10 270	0.11 243	0.10 187	0.22 349	0.13 205

AIO_test	0.39 190	0.37 234	1.19 120	0.73 565	0.67 567	0.35 55	0.25 261	0.47 110	0.34 39	0.34 189	0.22 67	0.33 200	0.17 53	1.31 419	0.19 46	0.11 278	0.15 421	0.08 48	0.21 471	0.15 192	0.23 422

rvit_0105_3	0.39 190	0.47 312	1.46 179	0.33 316	0.19 206	0.45 133	0.35 417	0.69 266	0.65 382	0.37 200	0.37 196	0.40 240	0.31 266	0.44 195	0.30 235	0.18 479	0.17 459	0.17 473	0.18 434	0.15 192	0.15 267

CASS	0.39 190	0.30 165	1.61 210	0.32 290	0.17 133	0.53 230	0.24 239	0.70 274	0.49 212	0.59 418	0.54 338	0.40 240	0.40 339	0.41 173	0.30 235	0.17 467	0.10 270	0.14 402	0.11 254	0.18 279	0.17 316
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 190	0.27 111	1.78 268	0.44 472	0.16 104	0.61 353	0.27 308	0.51 142	0.52 236	0.47 265	0.43 228	0.43 264	0.28 230	0.54 275	0.28 201	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.17 252	0.12 165
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
iGMRVC	0.39 190	0.27 111	1.78 268	0.44 472	0.17 133	0.61 353	0.27 308	0.51 142	0.52 236	0.47 265	0.43 228	0.44 275	0.28 230	0.55 279	0.28 201	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.17 252	0.12 165

iRAFT	0.39 190	0.27 111	1.78 268	0.44 472	0.16 104	0.61 353	0.27 308	0.51 142	0.52 236	0.47 265	0.43 228	0.43 264	0.28 230	0.54 275	0.28 201	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.17 252	0.12 165

MM-Stereo_test3	0.40 198	0.58 356	1.75 247	0.36 382	0.30 385	0.45 133	0.30 359	0.72 282	0.59 308	0.31 174	0.43 228	0.32 194	0.23 147	0.35 124	0.29 215	0.10 198	0.20 495	0.10 170	0.08 110	0.40 535	0.11 123

rvit_stereo_0075_2	0.40 198	0.40 262	1.88 326	0.33 316	0.32 413	0.41 101	0.22 169	0.58 198	0.53 254	0.38 209	0.51 299	0.40 240	0.27 213	0.44 195	0.29 215	0.20 504	0.15 421	0.22 519	0.15 380	0.18 279	0.23 422

test_sample1	0.40 198	0.18 6	1.19 120	0.31 261	0.18 173	0.48 168	0.23 204	0.78 348	0.49 212	0.44 244	0.44 239	0.45 285	0.41 350	1.39 427	0.33 273	0.11 278	0.09 225	0.10 170	0.09 148	0.12 108	0.13 205

H2IRNET	0.40 198	0.61 364	1.90 338	0.29 213	0.17 133	0.54 237	0.18 82	0.52 156	0.50 222	0.27 153	0.56 360	0.47 305	0.35 289	0.46 220	0.33 273	0.10 198	0.07 53	0.12 305	0.14 355	0.32 466	0.12 165

DCANet-4	0.40 198	0.27 111	2.21 425	0.25 98	0.14 48	0.51 202	0.22 169	0.77 333	0.72 447	0.54 348	0.47 257	0.28 167	0.37 308	0.37 148	0.34 280	0.09 91	0.07 53	0.08 48	0.07 73	0.08 30	0.22 398

test_4	0.40 198	0.37 234	2.01 381	0.29 213	0.21 236	0.50 190	0.28 327	0.47 110	0.39 99	0.42 230	0.76 494	0.38 225	0.22 130	0.52 265	0.33 273	0.08 43	0.07 53	0.11 243	0.15 380	0.28 433	0.07 10

cross-raft	0.40 198	0.27 111	2.22 429	0.30 234	0.17 133	0.49 178	0.35 417	0.71 277	0.39 99	0.43 236	0.45 243	0.64 397	0.25 175	0.32 92	0.25 169	0.08 43	0.08 145	0.09 112	0.23 485	0.11 95	0.14 228

FE-Mocha	0.41 205	0.31 180	1.44 175	0.28 180	0.33 426	0.41 101	0.17 64	0.69 266	0.45 171	0.44 244	0.50 294	0.41 246	0.45 391	0.36 137	1.17 527	0.10 198	0.08 145	0.11 243	0.21 471	0.13 142	0.13 205

MM-Stereo_test1	0.41 205	0.39 255	2.29 444	0.38 422	0.26 335	0.44 127	0.28 327	0.63 237	0.51 229	0.40 217	0.32 165	0.26 142	0.26 192	0.46 220	0.22 118	0.09 91	0.21 504	0.10 170	0.09 148	0.39 530	0.15 267

HI	0.41 205	0.63 381	1.72 234	0.27 151	0.21 236	0.45 133	0.19 92	0.55 180	0.41 125	0.57 386	0.59 377	0.65 402	0.45 391	0.45 211	0.39 321	0.08 43	0.09 225	0.10 170	0.11 254	0.20 316	0.10 99

CoSv	0.41 205	0.63 381	1.72 234	0.27 151	0.21 236	0.45 133	0.19 92	0.55 180	0.41 125	0.57 386	0.59 377	0.65 402	0.45 391	0.45 211	0.39 321	0.08 43	0.09 225	0.10 170	0.11 254	0.20 316	0.10 99

AIO_rvc	0.41 205	0.64 385	1.29 140	0.58 545	0.39 481	0.37 68	0.24 239	0.50 133	0.43 150	0.28 158	0.23 77	0.25 127	0.16 44	0.99 382	0.19 46	0.10 198	0.16 439	0.08 48	0.11 254	0.25 395	0.85 594

test_sample2	0.41 205	0.19 9	1.23 129	0.31 261	0.17 133	0.51 202	0.27 308	0.81 371	0.55 274	0.44 244	0.45 243	0.46 297	0.38 317	1.51 449	0.30 235	0.12 338	0.09 225	0.11 243	0.10 187	0.14 169	0.14 228

gcap-zeroshot	0.41 205	0.62 370	1.78 268	0.31 261	0.32 413	0.69 448	0.21 139	0.74 299	0.52 236	0.43 236	0.35 188	0.62 385	0.24 159	0.41 173	0.24 154	0.09 91	0.16 439	0.09 112	0.31 530	0.08 30	0.09 69

GMStereo_Zeroshot	0.41 205	0.36 231	1.54 197	0.41 450	0.19 206	0.52 221	0.19 92	0.59 207	0.52 236	0.57 386	0.59 377	0.63 388	0.29 248	0.58 287	0.33 273	0.15 431	0.09 225	0.16 452	0.09 148	0.24 381	0.12 165

MIM_Stereo	0.41 205	0.60 360	1.88 326	0.31 261	0.21 236	0.50 190	0.19 92	0.64 241	0.44 155	0.43 236	0.53 326	0.43 264	0.27 213	0.51 261	0.28 201	0.08 43	0.14 395	0.11 243	0.10 187	0.26 416	0.26 456

LL-Strereo2	0.41 205	0.90 492	1.83 306	0.44 472	0.24 299	0.54 237	0.27 308	0.58 198	0.45 171	0.41 225	0.33 174	0.44 275	0.21 120	0.44 195	0.34 280	0.09 91	0.08 145	0.16 452	0.14 355	0.17 252	0.17 316

BUS	0.41 205	0.27 111	1.13 108	0.30 234	0.21 236	0.91 537	0.23 204	1.00 535	0.61 330	0.63 457	0.53 326	0.66 409	0.30 257	0.43 186	0.32 260	0.13 368	0.10 270	0.14 402	0.12 294	0.12 108	0.11 123

BSDual-CNN	0.41 205	0.27 111	1.13 108	0.30 234	0.21 236	0.76 486	0.31 372	1.00 535	0.61 330	0.63 457	0.53 326	0.63 388	0.37 308	0.43 186	0.38 310	0.13 368	0.10 270	0.14 402	0.12 294	0.12 108	0.11 123

psmg	0.41 205	0.27 111	1.13 108	0.27 151	0.21 236	0.75 482	0.36 424	0.90 445	0.61 330	0.59 418	0.59 377	0.63 388	0.37 308	0.43 186	0.38 310	0.13 368	0.10 270	0.13 366	0.12 294	0.13 142	0.11 123

GMOStereo	0.41 205	0.62 370	1.78 268	0.28 180	0.36 457	0.51 202	0.31 372	0.53 165	0.44 155	0.57 386	0.48 269	0.41 246	0.27 213	0.28 50	0.23 129	0.08 43	0.38 569	0.13 366	0.11 254	0.34 486	0.11 123

error version	0.41 205	0.62 370	1.78 268	0.28 180	0.36 457	0.51 202	0.31 372	0.53 165	0.44 155	0.57 386	0.48 269	0.41 246	0.27 213	0.28 50	0.23 129	0.08 43	0.38 569	0.13 366	0.11 254	0.34 486	0.11 123

test-v	0.41 205	0.62 370	1.78 268	0.28 180	0.36 457	0.51 202	0.31 372	0.53 165	0.44 155	0.57 386	0.48 269	0.41 246	0.27 213	0.28 50	0.23 129	0.08 43	0.38 569	0.13 366	0.11 254	0.34 486	0.11 123

CRE-IMP	0.41 205	0.22 45	1.76 255	0.48 504	0.17 133	0.79 503	0.69 556	0.52 156	0.52 236	0.47 265	0.42 226	0.45 285	0.26 192	0.41 173	0.31 247	0.11 278	0.07 53	0.12 305	0.09 148	0.17 252	0.23 422

test-2	0.41 205	0.62 370	1.78 268	0.28 180	0.36 457	0.51 202	0.31 372	0.53 165	0.44 155	0.57 386	0.48 269	0.41 246	0.27 213	0.28 50	0.23 129	0.08 43	0.38 569	0.13 366	0.11 254	0.34 486	0.11 123

CFNet-RSSM	0.41 205	0.32 188	2.20 424	0.27 151	0.44 509	0.52 221	0.19 92	0.76 322	0.48 205	0.43 236	0.36 193	0.54 340	0.26 192	0.33 105	0.25 169	0.09 91	0.08 145	0.09 112	0.38 559	0.10 72	0.09 69

DMCA	0.41 205	0.52 328	1.26 134	0.31 261	0.24 299	0.59 321	0.26 284	0.77 333	0.63 360	0.58 404	0.48 269	0.57 361	0.35 289	0.40 168	0.50 385	0.14 411	0.10 270	0.14 402	0.10 187	0.15 192	0.15 267

WQFJA1	0.42 225	0.24 78	0.53 11	0.26 130	0.38 475	0.48 168	0.23 204	1.72 602	2.07 611	0.25 122	0.25 94	0.28 167	0.27 213	0.32 92	0.34 280	0.09 91	0.11 320	0.10 170	0.08 110	0.20 316	0.13 205

WQFJX	0.42 225	0.25 86	0.55 14	0.26 130	0.39 481	0.47 158	0.23 204	1.76 604	1.82 605	0.26 141	0.26 105	0.28 167	0.28 230	0.42 182	0.32 260	0.10 198	0.10 270	0.09 112	0.08 110	0.24 381	0.16 297

NLMM	0.42 225	0.24 78	0.53 11	0.26 130	0.38 475	0.48 168	0.23 204	1.72 602	2.06 610	0.25 122	0.25 94	0.28 167	0.27 213	0.32 92	0.34 280	0.09 91	0.11 320	0.10 170	0.08 110	0.20 316	0.13 205

AE-Stereo	0.42 225	0.29 149	1.65 213	0.43 465	0.47 527	0.56 268	0.23 204	0.86 413	0.46 182	0.31 174	0.41 222	0.43 264	0.24 159	0.34 118	0.24 154	0.09 91	0.48 589	0.11 243	0.45 573	0.22 349	0.19 352

ACVNet-DCA	0.42 225	0.64 385	2.07 392	0.35 363	0.14 48	0.76 486	0.25 261	0.76 322	0.52 236	0.31 174	0.38 206	0.24 114	0.38 317	0.69 335	0.19 46	0.10 198	0.24 522	0.11 243	0.09 148	0.12 108	0.14 228

dd	0.42 225	0.96 512	1.77 264	0.31 261	0.17 133	0.57 286	0.26 284	0.49 126	0.68 408	0.41 225	0.40 218	0.34 206	0.27 213	0.45 211	0.40 329	0.17 467	0.10 270	0.13 366	0.12 294	0.21 332	0.12 165

Anonymous3	0.42 225	0.35 222	2.09 398	0.33 316	0.24 299	0.72 463	0.31 372	0.74 299	0.55 274	0.35 191	0.40 218	0.33 200	0.29 248	0.44 195	0.28 201	0.18 479	0.18 470	0.13 366	0.13 327	0.17 252	0.17 316

DCANet	0.42 225	0.77 442	1.95 363	0.25 98	0.14 48	0.51 202	0.22 169	0.77 333	0.72 447	0.54 348	0.48 269	0.31 188	0.41 350	0.36 137	0.39 321	0.09 91	0.07 53	0.09 112	0.07 73	0.13 142	0.23 422

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 225	0.86 477	1.78 268	0.28 180	0.17 133	0.52 221	0.20 113	0.62 229	0.61 330	0.50 302	0.61 400	0.39 231	0.32 274	0.35 124	0.30 235	0.07 23	0.10 270	0.09 112	0.09 148	0.35 498	0.10 99

GCAP-BAT	0.43 234	0.31 180	1.82 302	0.25 98	0.26 335	0.65 417	0.23 204	0.48 119	0.37 80	0.67 480	0.82 508	0.44 275	0.24 159	0.48 239	0.87 481	0.09 91	0.13 375	0.09 112	0.22 481	0.08 30	0.09 69

fff	0.43 234	0.77 442	1.95 363	0.24 79	0.13 31	0.51 202	0.22 169	0.77 333	0.75 480	0.54 348	0.47 257	0.31 188	0.65 495	0.36 137	0.34 280	0.09 91	0.07 53	0.08 48	0.07 73	0.08 30	0.22 398

DisPM	0.43 234	0.33 197	1.78 268	0.57 543	0.18 173	0.59 321	0.63 544	0.53 165	0.61 330	0.60 428	0.53 326	0.38 225	0.26 192	0.75 349	0.29 215	0.12 338	0.07 53	0.12 305	0.11 254	0.11 95	0.14 228

IER	0.43 234	0.38 245	1.69 223	0.26 130	0.25 317	0.66 424	0.26 284	0.71 277	0.55 274	0.54 348	0.59 377	0.60 378	0.53 443	0.52 265	0.39 321	0.11 278	0.08 145	0.11 243	0.11 254	0.14 169	0.11 123

test-3	0.43 234	0.20 16	1.70 227	0.34 348	0.32 413	0.45 133	0.23 204	0.71 277	0.46 182	0.51 315	0.29 129	0.45 285	0.21 120	0.59 293	0.98 493	0.08 43	0.07 53	0.10 170	0.35 546	0.29 438	0.28 469

test_1	0.43 234	0.20 16	1.70 227	0.34 348	0.32 413	0.45 133	0.23 204	0.71 277	0.46 182	0.50 302	0.29 129	0.45 285	0.21 120	0.59 293	0.98 493	0.08 43	0.07 53	0.10 170	0.35 546	0.29 438	0.29 475

rafts_anoy	0.43 234	0.89 488	1.96 372	0.32 290	0.30 385	0.48 168	0.24 239	0.62 229	0.49 212	0.37 200	0.38 206	0.33 200	0.30 257	0.51 261	0.34 280	0.10 198	0.39 576	0.13 366	0.15 380	0.17 252	0.15 267

RALAANet	0.43 234	0.98 524	1.90 338	0.32 290	0.23 285	0.48 168	0.19 92	0.67 259	0.53 254	0.48 283	0.45 243	0.39 231	0.30 257	0.48 239	0.37 303	0.10 198	0.08 145	0.11 243	0.14 355	0.27 427	0.10 99

csc	0.43 234	0.77 442	1.95 363	0.24 79	0.13 31	0.51 202	0.22 169	0.77 333	0.75 480	0.54 348	0.47 257	0.31 188	0.65 495	0.36 137	0.34 280	0.09 91	0.07 53	0.08 48	0.07 73	0.08 30	0.22 398

cscssc	0.43 234	0.77 442	1.95 363	0.24 79	0.13 31	0.51 202	0.22 169	0.77 333	0.75 480	0.54 348	0.47 257	0.31 188	0.65 495	0.36 137	0.34 280	0.09 91	0.07 53	0.08 48	0.07 73	0.08 30	0.22 398

Selective-IGEV-i1	0.44 244	0.23 63	1.30 143	0.33 316	0.45 518	0.60 333	0.32 395	0.85 403	0.64 368	0.42 230	0.52 314	0.60 378	0.28 230	0.46 220	0.34 280	0.10 198	0.10 270	0.13 366	0.28 509	0.14 169	0.75 585

rvit_105_1	0.44 244	0.54 339	1.46 179	0.36 382	0.24 299	0.51 202	0.45 483	0.75 310	0.74 466	0.45 255	0.44 239	0.44 275	0.36 295	0.62 305	0.38 310	0.20 504	0.18 470	0.18 493	0.22 481	0.18 279	0.18 336

model_zeroshot	0.44 244	0.68 404	1.97 377	0.28 180	0.18 173	0.69 448	0.21 139	0.63 237	0.40 113	1.00 558	0.34 183	0.42 260	0.20 111	0.69 335	0.24 154	0.10 198	0.22 510	0.10 170	0.22 481	0.12 108	0.10 99

1test111	0.44 244	0.64 385	2.07 392	0.35 363	0.14 48	0.76 486	0.25 261	0.76 322	0.52 236	0.31 174	0.38 206	0.24 114	0.38 317	0.96 379	0.30 235	0.10 198	0.24 522	0.11 243	0.09 148	0.12 108	0.14 228

tt1	0.44 244	0.64 385	1.83 306	0.35 363	0.14 48	0.76 486	0.25 261	0.74 299	0.88 530	0.31 174	0.37 196	0.25 127	0.35 289	0.63 308	0.19 46	0.10 198	0.24 522	0.11 243	0.09 148	0.25 395	0.36 522

RAFT-Test	0.44 244	0.38 245	2.01 381	0.27 151	0.44 509	0.64 403	0.37 433	0.72 282	0.57 289	0.45 255	0.48 269	0.65 402	0.24 159	0.35 124	0.29 215	0.09 91	0.11 320	0.09 112	0.38 559	0.10 72	0.11 123

4D-IteraStereo	0.44 244	0.96 512	2.63 510	0.27 151	0.30 385	0.45 133	0.25 261	0.52 156	0.50 222	0.40 217	0.31 157	0.40 240	0.19 99	0.35 124	0.32 260	0.09 91	0.06 23	0.12 305	0.11 254	0.19 300	0.30 486

ToySt	0.44 244	0.61 364	1.89 333	0.29 213	0.18 173	0.55 252	0.35 417	0.67 259	0.53 254	0.39 215	0.50 294	0.59 371	0.43 379	0.51 261	0.49 380	0.10 198	0.12 351	0.13 366	0.16 401	0.24 381	0.19 352

UDGNet	0.44 244	1.02 539	1.74 241	0.35 363	0.19 206	0.58 303	0.23 204	0.49 126	0.66 397	0.41 225	0.38 206	0.34 206	0.29 248	0.53 271	0.30 235	0.24 537	0.10 270	0.37 568	0.19 454	0.27 427	0.15 267

test_3	0.44 244	0.20 16	1.70 227	0.36 382	0.32 413	0.47 158	0.30 359	0.73 294	0.49 212	0.50 302	0.30 143	0.45 285	0.22 130	0.59 293	0.98 493	0.08 43	0.10 270	0.11 243	0.35 546	0.29 438	0.28 469

GANet-ADL	0.44 244	0.41 269	2.31 446	0.33 316	0.20 222	0.57 286	0.25 261	0.75 310	0.54 267	0.42 230	0.59 377	0.56 355	0.30 257	0.40 168	0.38 310	0.14 411	0.11 320	0.09 112	0.08 110	0.22 349	0.17 316

DeepStereo_RVC	0.44 244	0.28 138	1.92 347	0.49 506	0.17 133	0.60 333	0.59 530	0.50 133	0.52 236	0.49 295	0.45 243	0.39 231	0.86 541	0.45 211	0.33 273	0.11 278	0.08 145	0.11 243	0.09 148	0.15 192	0.19 352

test-1	0.44 244	0.48 315	1.69 223	0.30 234	0.27 349	0.50 190	0.28 327	0.80 367	0.43 150	0.40 217	0.54 338	0.41 246	0.24 159	0.31 80	1.16 525	0.09 91	0.20 495	0.10 170	0.17 421	0.11 95	0.26 456

raft+_RVC	0.44 244	0.67 401	1.85 311	0.34 348	0.71 572	0.51 202	0.25 261	0.64 241	0.51 229	0.35 191	0.45 243	0.32 194	0.28 230	0.43 186	0.32 260	0.09 91	0.19 484	0.10 170	0.09 148	0.20 316	0.40 542

GES	0.44 244	0.28 138	1.88 326	0.30 234	0.18 173	0.61 353	0.30 359	0.88 433	0.46 182	0.47 265	0.52 314	0.39 231	0.42 368	0.58 287	0.67 444	0.15 431	0.11 320	0.12 305	0.10 187	0.15 192	0.17 316

AFF-stereo	0.44 244	0.96 512	1.78 268	0.31 261	0.15 76	0.50 190	0.21 139	0.64 241	0.63 360	0.47 265	0.64 434	0.49 318	0.34 287	0.46 220	0.31 247	0.08 43	0.09 225	0.10 170	0.10 187	0.37 513	0.10 99

FENet	0.44 244	0.30 165	2.42 467	0.32 290	0.17 133	0.58 303	0.22 169	0.77 333	0.59 308	0.47 265	0.42 226	0.55 343	0.38 317	0.49 250	0.47 369	0.12 338	0.09 225	0.12 305	0.11 254	0.13 142	0.16 297

AdaStereo	0.44 244	0.38 245	1.79 289	0.34 348	0.20 222	0.57 286	0.28 327	0.92 466	0.69 417	0.52 324	0.55 348	0.61 381	0.33 279	0.48 239	0.39 321	0.17 467	0.08 145	0.17 473	0.11 254	0.18 279	0.12 165
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.
Hybrid-DGEV-03	0.45 262	0.88 484	1.75 247	0.29 213	0.17 133	0.58 303	0.24 239	0.65 247	0.48 205	0.59 418	1.01 544	0.39 231	0.28 230	0.41 173	0.34 280	0.09 91	0.08 145	0.12 305	0.09 148	0.34 486	0.24 435

WQFJX1	0.45 262	0.28 138	0.56 17	0.27 151	0.35 448	0.48 168	0.25 261	1.98 615	2.08 612	0.26 141	0.26 105	0.29 177	0.28 230	0.50 257	0.31 247	0.10 198	0.11 320	0.10 170	0.08 110	0.23 364	0.14 228

AIO-test1	0.45 262	0.87 480	2.27 440	0.33 316	0.33 426	0.50 190	0.22 169	0.74 299	0.66 397	0.29 164	0.41 222	0.29 177	0.22 130	0.73 345	0.29 215	0.09 91	0.08 145	0.12 305	0.14 355	0.30 449	0.22 398

StereoVision	0.45 262	0.72 419	1.94 360	0.33 316	0.32 413	0.47 158	0.26 284	0.68 263	0.57 289	0.32 183	0.89 525	0.45 285	0.27 213	0.49 250	0.36 297	0.13 368	0.15 421	0.16 452	0.15 380	0.19 300	0.13 205

ADStereo(finetuned)	0.45 262	0.77 442	2.12 406	0.25 98	0.14 48	0.51 202	0.22 169	0.77 333	0.72 447	0.54 348	0.48 269	0.31 188	0.76 525	0.37 148	0.38 310	0.09 91	0.07 53	0.09 112	0.07 73	0.13 142	0.23 422

PFNet+	0.45 262	0.37 234	1.86 319	0.46 491	0.18 173	0.58 303	0.77 568	0.52 156	0.64 368	0.56 375	0.48 269	0.39 231	0.26 192	0.93 375	0.32 260	0.13 368	0.09 225	0.14 402	0.13 327	0.12 108	0.15 267

RAFT	0.45 262	0.92 494	1.59 204	0.34 348	0.19 206	0.46 151	0.35 417	0.65 247	0.49 212	0.49 295	0.49 286	0.70 443	0.40 339	0.47 232	0.32 260	0.11 278	0.16 439	0.14 402	0.13 327	0.51 565	0.13 205

TestStereo	0.45 262	0.54 339	2.11 403	0.29 213	0.16 104	0.43 120	0.24 239	0.54 176	0.45 171	0.37 200	0.46 251	0.34 206	0.27 213	1.98 532	0.27 191	0.11 278	0.08 145	0.12 305	0.09 148	0.14 169	0.08 44

CFNet_pseudo	0.45 262	0.46 303	2.23 433	0.25 98	0.19 206	0.56 268	0.21 139	0.77 333	0.60 313	0.49 295	0.56 360	0.69 433	0.47 415	0.52 265	0.31 247	0.11 278	0.10 270	0.15 433	0.10 187	0.17 252	0.14 228

RALCasStereoNet	0.45 262	0.88 484	1.85 311	0.30 234	0.26 335	0.49 178	0.26 284	0.58 198	0.51 229	0.36 196	0.48 269	0.36 215	0.28 230	0.55 279	0.34 280	0.10 198	0.53 591	0.09 112	0.08 110	0.25 395	0.34 512

ACVNet	0.45 262	0.44 292	1.79 289	0.28 180	0.21 236	0.59 321	0.36 424	0.66 250	0.68 408	0.45 255	0.59 377	0.69 433	0.40 339	0.44 195	0.55 405	0.11 278	0.09 225	0.10 170	0.09 148	0.34 486	0.10 99

ccs_rob	0.45 262	0.46 303	2.22 429	0.26 130	0.19 206	0.56 268	0.21 139	0.77 333	0.60 313	0.49 295	0.56 360	0.69 433	0.47 415	0.52 265	0.31 247	0.11 278	0.09 225	0.16 452	0.10 187	0.17 252	0.14 228

NLMM1	0.46 274	0.27 111	0.53 11	0.27 151	0.38 475	0.49 178	0.24 239	1.97 614	2.38 615	0.28 158	0.27 115	0.26 142	0.25 175	0.47 232	0.31 247	0.10 198	0.11 320	0.10 170	0.09 148	0.23 364	0.15 267

NLCSM	0.46 274	0.37 234	0.72 60	0.29 213	0.36 457	0.49 178	0.27 308	1.33 585	1.59 594	0.29 164	0.29 129	0.29 177	0.31 266	1.44 433	0.35 292	0.11 278	0.11 320	0.11 243	0.10 187	0.35 498	0.14 228

Reg-Stereo(zero)	0.46 274	0.17 2	2.10 402	0.24 79	0.34 435	0.51 202	0.42 458	0.50 133	0.54 267	0.37 200	0.46 251	0.54 340	0.60 474	0.43 186	1.10 515	0.08 43	0.09 225	0.08 48	0.22 481	0.12 108	0.22 398

xx1	0.46 274	0.64 385	2.07 392	0.35 363	0.14 48	0.76 486	0.25 261	0.74 299	1.01 553	0.31 174	0.38 206	0.46 297	0.36 295	0.69 335	0.19 46	0.10 198	0.24 522	0.12 305	0.12 294	0.12 108	0.14 228

rrr	0.46 274	0.34 213	3.08 565	0.27 151	0.16 104	0.45 133	0.28 327	1.09 565	0.51 229	0.24 102	0.21 55	0.26 142	0.25 175	0.64 310	0.52 394	0.09 91	0.07 53	0.10 170	0.29 514	0.16 228	0.25 446

MSKI-zero shot	0.46 274	0.38 245	2.47 481	0.27 151	0.43 508	0.56 268	0.20 113	0.77 333	0.43 150	0.60 428	0.51 299	0.44 275	0.17 53	0.68 329	0.21 95	0.09 91	0.29 549	0.09 112	0.32 536	0.14 169	0.10 99

PCWNet_CMD	0.46 274	0.45 300	2.28 442	0.26 130	0.20 222	0.55 252	0.21 139	0.75 310	0.64 368	0.48 283	0.55 348	0.68 426	0.57 461	0.46 220	0.30 235	0.11 278	0.10 270	0.14 402	0.10 187	0.18 279	0.14 228

RAFT_CTSACE	0.46 274	0.76 433	2.07 392	0.35 363	0.30 385	0.54 237	0.30 359	0.61 225	0.48 205	0.49 295	0.76 494	0.55 343	0.36 295	0.58 287	0.22 118	0.08 43	0.13 375	0.11 243	0.10 187	0.41 538	0.08 44

NRIStereo	0.46 274	0.25 86	1.77 264	0.47 496	0.16 104	0.95 542	0.74 564	0.51 142	0.56 285	0.48 283	0.39 215	0.59 371	0.29 248	0.77 357	0.32 260	0.11 278	0.13 375	0.11 243	0.09 148	0.21 332	0.24 435

ICVP	0.46 274	0.29 149	2.41 465	0.33 316	0.22 265	0.59 321	0.55 517	0.75 310	0.50 222	0.44 244	0.60 393	0.49 318	0.35 289	0.53 271	0.37 303	0.16 452	0.16 439	0.14 402	0.11 254	0.15 192	0.15 267
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 274	0.49 318	1.65 213	0.38 422	0.29 370	0.58 303	0.22 169	0.75 310	0.62 348	0.47 265	0.49 286	0.48 316	0.36 295	1.12 401	0.37 303	0.15 431	0.10 270	0.15 433	0.13 327	0.17 252	0.17 316

test_xeample3	0.46 274	0.34 213	2.99 559	0.37 406	0.16 104	0.49 178	0.33 404	1.06 559	0.44 155	0.25 122	0.23 77	0.24 114	0.25 175	0.49 250	0.56 413	0.09 91	0.07 53	0.10 170	0.40 565	0.17 252	0.26 456

SFCPSM	0.46 274	0.24 78	2.35 455	0.27 151	0.27 349	0.70 455	0.32 395	0.96 502	0.63 360	0.49 295	0.52 314	0.43 264	0.36 295	0.52 265	0.43 348	0.12 338	0.09 225	0.12 305	0.16 401	0.16 228	0.12 165

UPFNet	0.46 274	0.28 138	1.73 237	0.33 316	0.32 413	0.65 417	0.38 440	0.83 384	0.59 308	0.57 386	0.52 314	0.61 381	0.40 339	0.75 349	0.52 394	0.13 368	0.12 351	0.13 366	0.12 294	0.15 192	0.11 123

MSMDNet	0.46 274	0.44 292	2.28 442	0.26 130	0.20 222	0.55 252	0.21 139	0.75 310	0.64 368	0.48 283	0.55 348	0.68 426	0.56 455	0.46 220	0.30 235	0.11 278	0.10 270	0.13 366	0.10 187	0.18 279	0.15 267

HITNet	0.46 274	0.92 494	2.09 398	0.33 316	0.14 48	0.55 252	0.22 169	0.83 384	0.56 285	0.51 315	0.49 286	0.48 316	0.37 308	0.48 239	0.54 404	0.09 91	0.06 23	0.10 170	0.08 110	0.23 364	0.09 69
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
ISRNet	0.47 290	0.44 292	1.55 199	0.37 406	0.31 405	0.49 178	0.19 92	0.75 310	0.66 397	0.63 457	0.71 478	0.67 419	0.39 331	0.58 287	0.44 354	0.23 528	0.16 439	0.21 516	0.20 465	0.21 332	0.25 446

test_sample7	0.47 290	0.33 197	1.49 189	0.34 348	0.20 222	0.51 202	0.30 359	0.93 474	0.66 397	0.57 386	0.51 299	0.55 343	0.45 391	1.11 398	0.38 310	0.17 467	0.14 395	0.16 452	0.15 380	0.19 300	0.18 336

cc1	0.47 290	0.64 385	2.07 392	0.35 363	0.14 48	0.76 486	0.25 261	0.74 299	1.01 553	0.31 174	0.38 206	0.24 114	0.38 317	0.69 335	0.19 46	0.10 198	0.24 522	0.11 243	0.09 148	0.25 395	0.40 542

ffm	0.47 290	0.23 63	2.01 381	0.30 234	0.21 236	0.57 286	0.26 284	0.74 299	0.88 530	0.53 335	0.63 418	0.66 409	0.39 331	0.63 308	0.19 46	0.10 198	0.24 522	0.15 433	0.13 327	0.25 395	0.36 522

hknet	0.47 290	0.29 149	1.70 227	0.30 234	0.24 299	0.76 486	0.31 372	1.00 535	0.64 368	0.63 457	0.53 326	0.80 488	0.38 317	0.77 357	0.37 303	0.11 278	0.10 270	0.14 402	0.12 294	0.12 108	0.11 123

BEATNet_4x	0.47 290	0.73 426	1.91 344	0.33 316	0.15 76	0.56 268	0.25 261	0.85 403	0.58 300	0.54 348	0.51 299	0.57 361	0.42 368	0.57 283	0.61 429	0.11 278	0.08 145	0.12 305	0.09 148	0.20 316	0.16 297

ITSA-stereo	0.48 296	0.33 197	1.20 124	0.33 316	0.18 173	0.60 333	0.29 351	0.94 483	0.80 506	0.50 302	0.49 286	0.53 332	0.59 470	1.25 417	0.64 438	0.15 431	0.12 351	0.17 473	0.16 401	0.18 279	0.23 422

qqq1	0.48 296	0.46 303	1.60 206	0.30 234	0.15 76	0.45 133	0.24 239	0.90 445	0.72 447	0.56 375	0.64 434	0.51 324	0.41 350	1.87 514	0.23 129	0.13 368	0.10 270	0.09 112	0.08 110	0.14 169	0.11 123

fff1	0.48 296	0.46 303	1.60 206	0.30 234	0.15 76	0.45 133	0.24 239	0.90 445	0.72 447	0.56 375	0.64 434	0.51 324	0.41 350	1.87 514	0.23 129	0.13 368	0.10 270	0.09 112	0.08 110	0.14 169	0.11 123

MyStereo04	0.48 296	0.40 262	2.65 514	0.29 213	0.23 285	0.60 333	0.31 372	0.83 384	0.75 480	0.47 265	0.36 193	0.53 332	0.42 368	0.53 271	0.39 321	0.09 91	0.18 470	0.12 305	0.11 254	0.16 228	0.19 352

CFNet_ucs	0.48 296	0.50 324	2.32 447	0.26 130	0.22 265	0.57 286	0.22 169	0.85 403	0.65 382	0.53 335	0.64 434	0.68 426	0.44 387	0.54 275	0.31 247	0.13 368	0.12 351	0.16 452	0.11 254	0.19 300	0.17 316

anonymousa	0.48 296	0.46 303	2.44 473	0.29 213	0.34 435	0.61 353	0.25 261	0.66 250	0.54 267	0.53 335	0.77 498	0.73 455	0.46 406	0.33 105	0.31 247	0.10 198	0.09 225	0.12 305	0.29 514	0.10 72	0.19 352

NF-Stereo	0.48 296	0.25 86	1.81 296	0.52 519	0.16 104	0.61 353	0.44 476	0.66 250	0.61 330	0.50 302	0.47 257	0.37 217	0.26 192	1.45 438	0.79 473	0.11 278	0.07 53	0.12 305	0.10 187	0.13 142	0.16 297

OCTAStereo	0.48 296	0.25 86	1.81 296	0.52 519	0.16 104	0.61 353	0.43 465	0.66 250	0.61 330	0.50 302	0.47 257	0.37 217	0.26 192	1.44 433	0.80 474	0.11 278	0.07 53	0.12 305	0.10 187	0.13 142	0.17 316

PSM-softLoss	0.48 296	0.27 111	1.85 311	0.51 515	0.17 133	0.61 353	0.40 448	0.61 225	0.57 289	0.52 324	0.48 269	0.39 231	0.25 175	1.46 439	0.77 467	0.12 338	0.08 145	0.13 366	0.12 294	0.12 108	0.14 228

KMStereo	0.48 296	0.27 111	1.85 311	0.51 515	0.17 133	0.61 353	0.40 448	0.61 225	0.57 289	0.52 324	0.48 269	0.39 231	0.25 175	1.46 439	0.77 467	0.12 338	0.08 145	0.13 366	0.12 294	0.12 108	0.14 228

KYRaft	0.48 296	0.29 149	1.75 247	0.33 316	0.21 236	0.75 482	0.44 476	0.58 198	0.57 289	0.64 467	0.93 532	0.53 332	0.72 514	0.60 299	0.24 154	0.10 198	0.07 53	0.12 305	0.14 355	0.12 108	0.54 564

RE-Stereo	0.48 296	0.25 86	1.81 296	0.52 519	0.16 104	0.61 353	0.43 465	0.66 250	0.60 313	0.50 302	0.47 257	0.37 217	0.26 192	1.44 433	0.78 469	0.11 278	0.07 53	0.12 305	0.10 187	0.13 142	0.17 316

TVStereo	0.48 296	0.25 86	1.81 296	0.52 519	0.16 104	0.61 353	0.43 465	0.66 250	0.60 313	0.50 302	0.47 257	0.37 217	0.26 192	1.44 433	0.78 469	0.11 278	0.07 53	0.12 305	0.10 187	0.13 142	0.17 316

111	0.48 296	1.09 548	1.95 363	0.24 79	0.13 31	0.59 321	0.26 284	0.83 384	0.78 498	0.48 283	0.52 314	0.56 355	0.38 317	0.49 250	0.38 310	0.09 91	0.07 53	0.09 112	0.07 73	0.23 364	0.35 514

acv_ft	0.48 296	0.44 292	1.76 255	0.32 290	0.41 499	0.63 390	0.28 327	0.81 371	0.68 408	0.61 437	0.59 377	0.69 433	0.45 391	0.44 195	0.63 433	0.11 278	0.09 225	0.10 170	0.09 148	0.41 538	0.10 99

UCFNet_RVC	0.48 296	0.82 463	1.85 311	0.30 234	0.27 349	0.64 403	0.26 284	0.74 299	0.55 274	0.48 283	0.53 326	0.63 388	0.41 350	0.88 374	0.38 310	0.15 431	0.10 270	0.17 473	0.17 421	0.18 279	0.15 267

MLCV	0.48 296	0.89 488	1.85 311	0.29 213	0.14 48	0.59 321	0.23 204	0.72 282	0.59 308	0.66 476	0.66 445	0.55 343	0.36 295	1.03 389	0.49 380	0.09 91	0.06 23	0.09 112	0.07 73	0.19 300	0.11 123

DN-CSS_ROB	0.48 296	1.23 570	1.99 378	0.39 432	0.22 265	0.56 268	0.19 92	0.75 310	0.61 330	0.45 255	0.62 405	0.41 246	0.31 266	0.70 340	0.32 260	0.11 278	0.08 145	0.14 402	0.13 327	0.36 505	0.12 165

AIO-test2	0.49 314	1.15 560	1.96 372	0.42 461	0.37 469	0.50 190	0.23 204	0.79 363	0.70 427	0.33 187	0.53 326	0.27 156	0.22 130	0.67 326	0.29 215	0.73 594	0.08 145	0.13 366	0.17 421	0.17 252	0.18 336

DCVSM-stereo	0.49 314	0.29 149	2.49 485	0.29 213	0.22 265	0.53 230	0.52 506	0.58 198	0.49 212	0.69 489	0.46 251	0.79 484	0.48 424	0.53 271	0.42 339	0.13 368	0.14 395	0.15 433	0.12 294	0.20 316	0.20 371

MyStereo05	0.49 314	0.41 269	2.72 523	0.30 234	0.23 285	0.60 333	0.30 359	0.82 378	0.77 494	0.52 324	0.37 196	0.51 324	0.42 368	0.52 265	0.38 310	0.09 91	0.17 459	0.12 305	0.10 187	0.16 228	0.20 371

HH	0.49 314	0.49 318	2.78 536	0.50 510	0.41 499	0.38 79	0.23 204	0.72 282	0.38 85	0.63 457	0.48 269	0.87 515	0.41 350	0.64 310	0.21 95	0.09 91	0.17 459	0.10 170	0.09 148	0.16 228	0.12 165

HanStereo	0.49 314	0.49 318	2.78 536	0.50 510	0.41 499	0.38 79	0.23 204	0.72 282	0.38 85	0.63 457	0.48 269	0.87 515	0.41 350	0.64 310	0.21 95	0.09 91	0.17 459	0.10 170	0.09 148	0.16 228	0.12 165

gwcnet-sp	0.49 314	0.43 281	2.54 498	0.31 261	0.22 265	0.67 430	0.31 372	0.78 348	0.65 382	0.58 404	0.47 257	0.46 297	0.43 379	0.76 353	0.46 360	0.11 278	0.11 320	0.11 243	0.11 254	0.15 192	0.14 228

scenet	0.49 314	0.43 281	2.54 498	0.31 261	0.22 265	0.67 430	0.31 372	0.78 348	0.65 382	0.58 404	0.47 257	0.46 297	0.43 379	0.76 353	0.46 360	0.11 278	0.11 320	0.11 243	0.11 254	0.15 192	0.14 228

ssnet	0.49 314	0.43 281	2.54 498	0.31 261	0.22 265	0.67 430	0.31 372	0.78 348	0.65 382	0.58 404	0.47 257	0.46 297	0.43 379	0.76 353	0.46 360	0.11 278	0.11 320	0.11 243	0.11 254	0.15 192	0.14 228

TestStereo1	0.49 314	0.81 459	1.85 311	0.39 432	0.57 549	0.56 268	0.34 409	0.75 310	0.69 417	0.44 244	0.63 418	0.35 210	0.42 368	0.64 310	0.29 215	0.10 198	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.33 475	0.26 456

SA-5K	0.49 314	0.81 459	1.85 311	0.39 432	0.57 549	0.56 268	0.34 409	0.75 310	0.69 417	0.44 244	0.63 418	0.35 210	0.42 368	0.64 310	0.29 215	0.10 198	0.08 145	0.12 305	0.10 187	0.33 475	0.26 456

Prome-Stereo	0.49 314	0.30 165	1.76 255	0.60 554	0.23 285	0.63 390	0.42 458	0.62 229	0.60 313	0.59 418	1.03 549	0.43 264	0.72 514	0.60 299	0.33 273	0.09 91	0.07 53	0.10 170	0.09 148	0.11 95	0.43 549

test_sample4	0.50 325	0.42 276	1.88 326	0.32 290	0.19 206	0.56 268	0.26 284	0.93 474	0.65 382	0.54 348	0.54 338	0.45 285	0.36 295	1.79 497	0.36 297	0.13 368	0.10 270	0.13 366	0.12 294	0.17 252	0.16 297

test_sample3	0.50 325	0.41 269	1.88 326	0.32 290	0.19 206	0.57 286	0.25 261	0.92 466	0.64 368	0.52 324	0.49 286	0.47 305	0.35 289	1.79 497	0.37 303	0.13 368	0.10 270	0.12 305	0.11 254	0.16 228	0.16 297

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 325	0.33 197	0.93 88	0.26 130	0.22 265	0.46 151	0.20 113	1.10 566	1.34 582	3.16 626	0.32 165	0.22 87	0.20 111	0.30 74	0.22 118	0.10 198	0.09 225	0.11 243	0.09 148	0.15 192	0.19 352

SMFormer	0.50 325	0.46 303	1.60 206	0.30 234	0.15 76	0.45 133	0.24 239	0.90 445	0.72 447	0.56 375	0.64 434	0.51 324	0.41 350	1.87 514	0.49 380	0.13 368	0.10 270	0.11 243	0.10 187	0.15 192	0.16 297

tta	0.50 325	0.46 303	1.60 206	0.30 234	0.15 76	0.45 133	0.24 239	0.90 445	0.72 447	0.56 375	0.64 434	0.51 324	0.41 350	1.87 514	0.49 380	0.13 368	0.10 270	0.11 243	0.10 187	0.14 169	0.11 123

DCRE	0.50 325	0.63 381	2.13 408	0.30 234	0.23 285	0.45 133	0.24 239	0.59 207	0.53 254	0.50 302	2.10 594	0.42 260	0.26 192	0.35 124	0.23 129	0.09 91	0.14 395	0.10 170	0.32 536	0.16 228	0.15 267

RAFT+CT+SA	0.50 325	0.86 477	1.82 302	0.37 406	0.75 574	0.54 237	0.34 409	0.77 333	0.63 360	0.38 209	0.55 348	0.34 206	0.29 248	0.68 329	0.27 191	0.09 91	0.07 53	0.11 243	0.51 581	0.29 438	0.41 547

NINENet	0.50 325	0.33 197	1.69 223	0.55 537	0.25 317	0.91 537	0.23 204	0.98 515	0.71 437	0.53 335	0.55 348	0.66 409	0.30 257	1.22 411	0.32 260	0.15 431	0.13 375	0.16 452	0.11 254	0.16 228	0.13 205

SA	0.50 325	0.75 432	1.95 363	0.31 261	0.61 562	0.57 286	0.31 372	0.91 457	0.73 462	0.42 230	0.62 405	0.38 225	0.47 415	0.68 329	0.29 215	0.09 91	0.09 225	0.13 366	0.32 536	0.30 449	0.10 99

CSP-Net	0.50 325	0.39 255	1.25 132	0.29 213	0.23 285	0.77 494	0.35 417	0.86 413	0.57 289	0.59 418	0.59 377	0.65 402	0.40 339	1.77 492	0.44 354	0.16 452	0.11 320	0.10 170	0.10 187	0.20 316	0.14 228

GwcNet-ADL	0.50 325	0.74 429	2.90 550	0.31 261	0.20 222	0.58 303	0.29 351	0.87 424	0.64 368	0.47 265	0.47 257	0.56 355	0.33 279	0.46 220	0.46 360	0.13 368	0.12 351	0.09 112	0.09 148	0.14 169	0.21 383

RAFT_R40	0.50 325	0.21 29	1.76 255	0.50 510	0.40 491	0.61 353	0.53 510	0.56 186	0.60 313	0.56 375	0.54 338	0.55 343	0.51 436	1.57 459	0.53 398	0.11 278	0.07 53	0.12 305	0.10 187	0.16 228	0.09 69

GMM-Stereo	0.50 325	0.23 63	2.41 465	0.54 530	0.24 299	0.77 494	0.46 486	0.59 207	0.57 289	0.58 404	0.73 485	0.47 305	0.43 379	0.68 329	0.27 191	0.10 198	0.06 23	0.13 366	0.13 327	0.14 169	0.44 551

MMNet	0.50 325	0.48 315	1.93 350	0.33 316	0.27 349	0.79 503	0.28 327	0.81 371	0.74 466	0.60 428	0.56 360	0.59 371	0.55 451	0.79 362	0.59 424	0.10 198	0.09 225	0.12 305	0.11 254	0.13 142	0.14 228

DeepPruner_ROB	0.50 325	0.70 413	1.94 360	0.29 213	0.26 335	0.63 390	0.31 372	0.80 367	0.48 205	0.61 437	0.55 348	0.66 409	0.38 317	0.98 381	0.40 329	0.19 494	0.14 395	0.14 402	0.14 355	0.23 364	0.17 316

StereoDRNet-Refined	0.50 325	0.41 269	1.50 192	0.33 316	0.21 236	0.68 442	0.26 284	0.81 371	0.68 408	0.67 480	0.68 455	0.73 455	0.42 368	1.10 395	0.59 424	0.11 278	0.08 145	0.14 402	0.14 355	0.25 395	0.21 383
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 325	1.15 560	1.73 237	0.31 261	0.21 236	0.58 303	0.22 169	0.95 497	0.82 514	0.58 404	0.62 405	0.57 361	0.39 331	0.84 367	0.40 329	0.11 278	0.08 145	0.09 112	0.06 15	0.21 332	0.13 205

Hybrid-DGEV-2	0.51 342	0.84 469	1.75 247	0.32 290	0.17 133	0.73 470	0.18 82	0.83 384	0.69 417	0.52 324	0.38 206	0.53 332	0.42 368	0.99 382	0.92 484	0.10 198	0.08 145	0.11 243	0.10 187	0.25 395	0.23 422

G2L-ROB	0.51 342	0.95 509	1.96 372	0.29 213	0.22 265	0.59 321	0.28 327	0.76 322	0.57 289	0.55 366	0.45 243	0.70 443	0.32 274	1.38 426	0.47 369	0.11 278	0.07 53	0.09 112	0.08 110	0.20 316	0.13 205

DFGA-Net	0.51 342	1.06 544	1.75 247	0.30 234	0.24 299	0.54 237	0.22 169	0.63 237	0.60 313	0.48 283	0.51 299	0.35 210	0.27 213	1.82 505	0.53 398	0.10 198	0.08 145	0.12 305	0.12 294	0.37 513	0.15 267

test_sample5	0.51 342	0.43 281	1.83 306	0.32 290	0.18 173	0.55 252	0.26 284	0.92 466	0.65 382	0.53 335	0.59 377	0.45 285	0.36 295	1.87 514	0.36 297	0.13 368	0.10 270	0.13 366	0.12 294	0.17 252	0.16 297

DualNet	0.51 342	0.43 281	1.83 306	0.32 290	0.18 173	0.55 252	0.26 284	0.92 466	0.65 382	0.54 348	0.62 405	0.45 285	0.36 295	1.87 514	0.36 297	0.13 368	0.10 270	0.13 366	0.12 294	0.17 252	0.16 297

test_5	0.51 342	0.87 480	1.99 378	0.37 406	0.65 566	0.58 303	0.35 417	0.78 348	0.62 348	0.48 283	0.55 348	0.45 285	0.40 339	0.72 344	0.30 235	0.09 91	0.07 53	0.12 305	0.12 294	0.33 475	0.38 532

Sa-1000	0.51 342	0.72 419	1.90 338	0.31 261	0.60 558	0.60 333	0.31 372	0.94 483	0.71 437	0.52 324	0.83 509	0.42 260	0.33 279	0.68 329	0.28 201	0.10 198	0.09 225	0.13 366	0.29 514	0.29 438	0.10 99

dad	0.51 342	1.01 535	1.74 241	0.29 213	0.19 206	0.60 333	0.26 284	0.52 156	0.75 480	0.63 457	0.63 418	0.63 388	0.33 279	0.85 369	0.47 369	0.27 551	0.15 421	0.40 571	0.18 434	0.22 349	0.14 228

PSMNet-ADL	0.51 342	0.38 245	1.65 213	0.35 363	0.21 236	0.67 430	0.26 284	0.74 299	0.55 274	0.42 230	0.52 314	0.70 443	0.45 391	1.91 525	0.57 417	0.15 431	0.13 375	0.11 243	0.13 327	0.15 192	0.20 371

Pruner-Stereo	0.51 342	0.27 111	1.78 268	1.79 612	0.19 206	0.62 373	0.45 483	0.57 192	0.60 313	0.61 437	0.48 269	0.41 246	0.24 159	0.46 220	1.00 499	0.12 338	0.07 53	0.12 305	0.10 187	0.12 108	0.13 205

CFNet-ft	0.51 342	0.76 433	1.79 289	0.28 180	0.30 385	0.63 390	0.28 327	0.66 250	0.55 274	0.45 255	0.57 368	0.74 461	0.41 350	1.46 439	0.42 339	0.14 411	0.10 270	0.28 545	0.13 327	0.18 279	0.14 228

STTStereo	0.51 342	0.69 408	2.14 413	0.36 382	0.30 385	0.61 353	0.32 395	0.77 333	0.60 313	0.60 428	0.54 338	0.67 419	0.43 379	0.86 370	0.42 339	0.16 452	0.15 421	0.17 473	0.20 465	0.16 228	0.15 267

CFNet_RVC	0.51 342	0.76 433	1.79 289	0.28 180	0.30 385	0.63 390	0.28 327	0.66 250	0.55 274	0.45 255	0.57 368	0.74 461	0.41 350	1.46 439	0.42 339	0.14 411	0.10 270	0.28 545	0.13 327	0.18 279	0.14 228

iResNet	0.51 342	0.76 433	2.59 506	0.41 450	0.17 133	0.64 403	0.27 308	0.82 378	0.70 427	0.57 386	0.64 434	0.43 264	0.36 295	0.70 340	0.52 394	0.10 198	0.07 53	0.09 112	0.08 110	0.21 332	0.13 205

test_sample6	0.52 356	0.44 292	1.81 296	0.33 316	0.18 173	0.55 252	0.27 308	0.94 483	0.66 397	0.54 348	0.62 405	0.47 305	0.36 295	1.97 531	0.38 310	0.14 411	0.10 270	0.13 366	0.13 327	0.17 252	0.16 297

CoDeX	0.52 356	0.43 281	2.25 437	0.29 213	0.26 335	0.61 353	0.32 395	0.99 527	0.68 408	0.48 283	0.55 348	0.52 330	0.40 339	1.60 466	0.35 292	0.12 338	0.09 225	0.11 243	0.10 187	0.13 142	0.12 165

SepStereo	0.52 356	0.35 222	1.55 199	0.33 316	0.34 435	0.50 190	0.42 458	0.83 384	0.74 466	0.83 536	0.68 455	0.56 355	0.48 424	1.56 455	0.46 360	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.09 148	0.18 279	0.15 267

SST-Stereo	0.52 356	0.20 16	1.76 255	0.62 556	0.53 539	0.62 373	0.66 547	0.55 180	0.61 330	0.58 404	0.53 326	0.52 330	0.60 474	1.59 465	0.29 215	0.11 278	0.07 53	0.12 305	0.10 187	0.16 228	0.10 99

LMCR-Stereo	0.52 356	0.71 415	2.39 462	0.40 443	0.21 236	0.74 476	0.31 372	1.02 546	0.64 368	0.61 437	0.63 418	0.39 231	0.51 436	0.62 305	0.42 339	0.19 494	0.09 225	0.12 305	0.09 148	0.23 364	0.12 165

delet	0.52 356	0.54 339	1.62 211	0.31 261	0.35 448	0.74 476	0.46 486	0.85 403	0.74 466	0.55 366	0.60 393	0.67 419	0.50 434	1.12 401	0.57 417	0.11 278	0.11 320	0.13 366	0.14 355	0.16 228	0.12 165

IGEV-FE	0.53 362	0.34 213	2.91 551	0.32 290	0.18 173	0.54 237	0.21 139	0.72 282	0.42 139	0.81 530	0.51 299	0.70 443	0.41 350	0.48 239	1.13 519	0.09 91	0.15 421	0.10 170	0.35 546	0.19 300	0.09 69

IGEV_Zeroshot_test	0.53 362	0.33 197	2.91 551	0.32 290	0.18 173	0.54 237	0.21 139	0.72 282	0.42 139	0.81 530	0.51 299	0.71 448	0.41 350	0.48 239	1.13 519	0.09 91	0.15 421	0.10 170	0.35 546	0.19 300	0.09 69

TRStereo	0.53 362	0.76 433	2.38 460	0.42 461	0.29 370	0.69 448	0.23 204	1.81 607	0.55 274	0.36 196	0.32 165	0.47 305	0.40 339	0.46 220	0.25 169	0.12 338	0.11 320	0.11 243	0.41 568	0.13 142	0.32 500

RAFT-345	0.53 362	0.30 165	2.34 452	0.38 422	0.34 435	0.58 303	0.42 458	0.47 110	0.61 330	0.51 315	1.00 543	0.43 264	0.28 230	1.57 459	0.82 476	0.10 198	0.07 53	0.11 243	0.09 148	0.10 72	0.08 44

cf-r	0.53 362	0.81 459	2.15 414	0.33 316	0.28 362	0.60 333	0.28 327	0.78 348	0.64 368	0.51 315	0.60 393	0.75 467	0.40 339	1.32 420	0.43 348	0.13 368	0.09 225	0.11 243	0.12 294	0.15 192	0.14 228

PSMNet-RSSM	0.53 362	0.82 463	1.78 268	0.31 261	0.25 317	0.58 303	0.28 327	0.84 396	0.60 313	0.50 302	0.61 400	0.67 419	0.43 379	1.68 476	0.42 339	0.15 431	0.10 270	0.14 402	0.16 401	0.15 192	0.13 205

MyStereo8	0.54 368	0.80 454	2.76 531	0.32 290	0.33 426	0.71 457	0.20 113	0.87 424	0.57 289	0.51 315	0.59 377	0.50 321	0.33 279	0.68 329	0.55 405	0.10 198	0.29 549	0.10 170	0.13 327	0.21 332	0.34 512

MyStereo06	0.54 368	0.41 269	2.68 517	0.30 234	0.23 285	0.60 333	0.30 359	0.81 371	0.44 155	0.84 538	0.52 314	0.78 479	0.58 467	0.48 239	1.10 515	0.09 91	0.17 459	0.12 305	0.10 187	0.16 228	0.20 371

iRaft-Stereo_5w	0.54 368	1.01 535	2.08 397	0.27 151	0.21 236	0.49 178	0.28 327	0.73 294	0.58 300	0.40 217	0.61 400	0.62 385	0.46 406	1.78 493	0.47 369	0.09 91	0.07 53	0.11 243	0.10 187	0.39 530	0.12 165

IPLGR	0.54 368	0.56 350	2.68 517	0.36 382	0.18 173	0.62 373	0.54 514	1.02 546	0.64 368	0.73 507	0.46 251	0.47 305	0.45 391	1.12 401	0.29 215	0.09 91	0.08 145	0.11 243	0.09 148	0.19 300	0.12 165

AACVNet	0.54 368	0.78 450	1.73 237	0.36 382	0.21 236	0.57 286	0.25 261	0.71 277	0.51 229	0.55 366	0.59 377	0.64 397	0.41 350	2.13 551	0.41 337	0.14 411	0.11 320	0.14 402	0.11 254	0.33 475	0.15 267

LCNet	0.54 368	0.37 234	1.78 268	0.92 582	0.22 265	0.96 543	0.30 359	0.59 207	0.58 300	0.51 315	0.55 348	0.41 246	0.76 525	0.84 367	0.26 181	0.09 91	0.06 23	0.12 305	0.18 434	0.98 600	0.39 538

IRAFT_RVC	0.54 368	0.53 333	1.78 268	0.46 491	0.21 236	0.58 303	0.43 465	0.65 247	0.66 397	0.54 348	0.50 294	0.49 318	0.51 436	1.58 463	1.01 503	0.11 278	0.25 535	0.13 366	0.10 187	0.15 192	0.13 205

GEStereo_RVC	0.54 368	0.87 480	1.95 363	0.47 496	0.25 317	0.62 373	0.37 433	1.00 535	0.74 466	0.53 335	0.54 338	0.59 371	0.44 387	1.10 395	0.46 360	0.15 431	0.11 320	0.12 305	0.10 187	0.26 416	0.19 352

UNet	0.54 368	0.44 292	2.83 541	0.31 261	0.33 426	0.74 476	0.27 308	0.82 378	0.61 330	0.53 335	0.54 338	0.72 451	0.54 446	0.78 361	0.56 413	0.11 278	0.09 225	0.13 366	0.11 254	0.14 169	0.12 165

HGLStereo	0.54 368	0.69 408	2.00 380	0.35 363	0.40 491	0.66 424	0.30 359	0.83 384	0.62 348	0.57 386	0.69 464	0.69 433	0.54 446	1.07 392	0.55 405	0.13 368	0.13 375	0.13 366	0.11 254	0.19 300	0.17 316

DSFCA	0.54 368	0.35 222	1.41 168	0.28 180	0.28 362	0.79 503	0.88 577	0.76 322	0.70 427	0.72 503	0.66 445	0.67 419	0.57 461	1.17 407	0.63 433	0.16 452	0.14 395	0.13 366	0.14 355	0.16 228	0.13 205

DLCB_ROB	0.54 368	0.55 348	1.49 189	0.36 382	0.25 317	0.65 417	0.36 424	0.80 367	0.70 427	0.72 503	0.69 464	0.83 498	0.46 406	1.53 452	0.60 426	0.13 368	0.12 351	0.14 402	0.14 355	0.14 169	0.13 205

G2L-Stereo_test	0.55 380	0.97 520	1.89 333	0.33 316	0.24 299	0.75 482	0.38 440	0.79 363	0.60 313	0.60 428	0.54 338	0.74 461	0.39 331	1.56 455	0.43 348	0.10 198	0.08 145	0.08 48	0.08 110	0.28 433	0.13 205

G2L-Stereo	0.55 380	0.85 474	2.18 421	0.31 261	0.27 349	0.59 321	0.27 308	0.77 333	0.55 274	0.54 348	0.52 314	0.71 448	0.36 295	1.75 488	0.50 385	0.13 368	0.11 320	0.13 366	0.11 254	0.29 438	0.15 267

ssnet_v2	0.55 380	0.60 360	1.86 319	0.32 290	0.22 265	0.72 463	0.44 476	0.94 483	0.74 466	0.63 457	0.54 338	0.81 491	0.47 415	0.77 357	0.70 451	0.16 452	0.14 395	0.14 402	0.14 355	0.30 449	0.30 486

raft_robust	0.55 380	0.84 469	1.73 237	0.28 180	0.54 541	0.53 230	0.25 261	0.88 433	0.75 480	0.48 283	0.46 251	0.76 473	0.75 523	1.46 439	0.27 191	0.09 91	0.10 270	0.10 170	0.30 523	0.26 416	0.16 297

XX-Stereo	0.55 380	0.54 339	3.50 591	0.48 504	0.39 481	0.54 237	0.17 64	0.89 439	0.40 113	0.44 244	0.65 443	0.85 507	0.19 99	0.77 357	0.21 95	0.10 198	0.14 395	0.10 170	0.32 536	0.17 252	0.14 228

ac_64	0.55 380	0.46 303	1.92 347	0.36 382	0.34 435	0.63 390	0.31 372	0.82 378	0.61 330	0.55 366	0.51 299	0.89 521	0.48 424	1.83 506	0.55 405	0.14 411	0.11 320	0.12 305	0.12 294	0.18 279	0.12 165

GANet-RSSM	0.55 380	0.73 426	1.90 338	0.36 382	0.26 335	0.59 321	0.27 308	0.78 348	0.52 236	0.47 265	0.57 368	0.63 388	0.45 391	1.92 529	0.43 348	0.14 411	0.10 270	0.25 538	0.11 254	0.34 486	0.14 228

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 380	0.92 494	2.36 458	0.38 422	0.37 469	0.60 333	0.28 327	0.82 378	0.62 348	0.62 448	0.55 348	0.72 451	0.45 391	1.00 385	0.43 348	0.15 431	0.11 320	0.14 402	0.14 355	0.15 192	0.16 297
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 388	0.29 149	1.27 137	0.26 130	0.16 104	0.44 127	0.16 53	0.44 81	0.35 47	5.31 631	0.19 41	0.22 87	0.19 99	0.24 12	1.08 512	0.10 198	0.07 53	0.08 48	0.06 15	0.09 55	0.13 205

CBFPSM	0.56 388	0.91 493	1.82 302	0.28 180	0.23 285	0.71 457	0.37 433	0.72 282	0.64 368	0.50 302	0.49 286	1.03 553	0.83 534	0.62 305	1.35 544	0.10 198	0.12 351	0.10 170	0.10 187	0.18 279	0.19 352

CRFU-Net	0.56 388	0.38 245	1.86 319	0.46 491	0.26 335	0.82 514	0.36 424	0.90 445	0.49 212	0.62 448	0.59 377	0.78 479	1.35 583	1.00 385	0.48 375	0.15 431	0.14 395	0.17 473	0.10 187	0.19 300	0.14 228

CIPLG	0.56 388	1.19 566	2.46 476	0.80 573	0.31 405	0.61 353	0.57 526	0.76 322	0.57 289	0.56 375	0.63 418	0.41 246	0.30 257	0.45 211	0.40 329	0.11 278	0.20 495	0.13 366	0.13 327	0.35 498	0.19 352

DAS	0.56 388	0.35 222	1.55 199	0.33 316	0.34 435	0.50 190	0.42 458	0.83 384	0.74 466	0.83 536	0.68 455	0.56 355	0.48 424	2.40 571	0.46 360	0.12 338	0.08 145	0.12 305	0.09 148	0.18 279	0.15 267

AASNet	0.56 388	1.03 540	2.34 452	0.37 406	0.33 426	0.65 417	0.29 351	0.96 502	0.73 462	0.54 348	0.60 393	0.55 343	0.38 317	0.59 293	0.58 422	0.14 411	0.12 351	0.13 366	0.10 187	0.43 546	0.24 435

ACRE	0.56 388	1.14 556	2.77 534	0.76 569	0.28 362	0.60 333	0.56 522	0.76 322	0.58 300	0.55 366	0.62 405	0.41 246	0.29 248	0.44 195	0.39 321	0.11 278	0.19 484	0.13 366	0.14 355	0.36 505	0.18 336

iinet-f	0.57 395	0.93 500	2.27 440	0.31 261	0.25 317	0.83 517	0.33 404	0.81 371	0.65 382	0.54 348	0.63 418	0.73 455	0.67 502	0.73 345	0.67 444	0.13 368	0.13 375	0.11 243	0.10 187	0.43 546	0.16 297

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 395	0.87 480	2.11 403	0.32 290	0.30 385	0.84 519	0.40 448	0.88 433	0.72 447	0.65 474	0.73 485	0.66 409	0.57 461	0.93 375	0.71 454	0.13 368	0.07 53	0.10 170	0.08 110	0.15 192	0.14 228

psm_up	0.57 395	0.61 364	1.83 306	0.35 363	0.30 385	0.64 403	0.37 433	0.90 445	0.68 408	0.59 418	0.55 348	0.68 426	0.54 446	1.91 525	0.46 360	0.16 452	0.15 421	0.16 452	0.15 380	0.23 364	0.13 205

GwcNet-RSSM	0.57 395	0.94 502	2.13 408	0.32 290	0.25 317	0.60 333	0.30 359	0.80 367	0.66 397	0.52 324	0.64 434	0.71 448	0.40 339	1.79 497	0.50 385	0.13 368	0.09 225	0.12 305	0.12 294	0.21 332	0.15 267

DISCO	0.57 395	0.34 213	1.87 324	0.45 486	0.34 435	0.84 519	0.35 417	0.84 396	0.78 498	0.59 418	0.63 418	1.06 560	0.53 443	1.10 395	0.82 476	0.12 338	0.09 225	0.11 243	0.10 187	0.22 349	0.18 336

coex_refinement	0.58 400	0.94 502	1.87 324	0.38 422	0.25 317	0.64 403	0.34 409	0.83 384	0.65 382	0.60 428	0.63 418	0.81 491	0.48 424	1.85 513	0.56 413	0.13 368	0.09 225	0.10 170	0.10 187	0.16 228	0.16 297

PSMNet-RUCA	0.58 400	0.82 463	1.89 333	0.59 550	0.56 547	0.64 403	0.36 424	0.84 396	0.69 417	0.51 315	0.68 455	0.53 332	0.43 379	0.56 282	0.43 348	0.34 567	0.18 470	0.44 576	0.29 514	0.48 558	0.30 486

FACV-RUCA	0.58 400	0.40 262	1.78 268	0.43 465	1.67 616	0.48 168	0.28 327	0.69 266	0.62 348	0.40 217	0.53 326	0.33 200	0.63 491	0.40 168	0.31 247	0.13 368	0.11 320	0.62 588	0.12 294	0.70 582	0.98 602

UGAM	0.58 400	0.47 312	2.21 425	0.30 234	0.19 206	0.53 230	0.34 409	0.59 207	0.63 360	0.44 244	0.73 485	0.78 479	0.37 308	2.58 588	0.39 321	0.10 198	0.08 145	0.17 473	0.14 355	0.42 544	0.17 316

iRaft-Stereo_20w	0.58 400	0.39 255	1.96 372	0.45 486	0.32 413	0.92 539	0.57 526	1.14 571	0.56 285	0.81 530	0.40 218	0.55 343	0.69 507	0.65 321	1.04 508	0.09 91	0.16 439	0.09 112	0.36 555	0.17 252	0.25 446

IPLGR_C	0.58 400	1.25 573	2.72 523	0.80 573	0.31 405	0.60 333	0.61 536	0.76 322	0.58 300	0.56 375	0.62 405	0.41 246	0.31 266	0.43 186	0.40 329	0.11 278	0.22 510	0.13 366	0.15 380	0.35 498	0.19 352

CFNet	0.58 400	0.96 512	1.78 268	0.33 316	0.25 317	0.63 390	0.22 169	0.88 433	0.75 480	0.46 263	0.59 377	0.58 368	0.40 339	2.29 559	0.48 375	0.12 338	0.09 225	0.15 433	0.14 355	0.30 449	0.15 267

NVstereo2D	0.58 400	0.40 262	2.03 388	0.35 363	0.35 448	0.69 448	0.39 445	0.91 457	0.80 506	0.47 265	0.53 326	0.67 419	0.46 406	1.99 535	0.48 375	0.19 494	0.11 320	0.17 473	0.13 327	0.25 395	0.25 446

HUF	0.59 408	0.65 392	2.46 476	0.45 486	0.77 578	0.34 50	0.24 239	0.46 94	0.39 99	0.31 174	0.28 123	0.25 127	0.19 99	0.67 326	0.18 26	0.12 338	2.03 631	0.08 48	0.06 15	0.31 457	1.59 624

DualNet (step1)	0.59 408	0.62 370	1.93 350	0.27 151	0.22 265	0.68 442	0.31 372	0.93 474	0.66 397	0.57 386	0.51 299	0.55 343	0.45 391	1.11 398	0.38 310	0.61 586	0.14 395	0.87 597	0.56 587	0.25 395	0.23 422

Wz-Net-LNSev	0.59 408	0.96 512	2.47 481	0.34 348	0.37 469	0.79 503	0.44 476	0.86 413	0.77 494	0.61 437	0.67 448	0.79 484	0.56 455	0.64 310	0.62 431	0.15 431	0.14 395	0.12 305	0.12 294	0.18 279	0.19 352

OMP-Stereo	0.59 408	0.65 392	1.74 241	0.56 539	0.37 469	0.60 333	0.26 284	0.70 274	0.65 382	0.66 476	0.60 393	0.69 433	0.32 274	2.09 547	1.20 531	0.10 198	0.07 53	0.12 305	0.09 148	0.17 252	0.10 99

IIG-Stereo	0.59 408	0.65 392	1.74 241	0.54 530	0.23 285	0.61 353	0.21 139	0.73 294	0.65 382	0.64 467	0.69 464	0.69 433	0.38 317	2.09 547	1.39 547	0.11 278	0.07 53	0.11 243	0.09 148	0.15 192	0.09 69

iResNetv2_ROB	0.59 408	1.43 588	2.96 554	0.40 443	0.22 265	0.58 303	0.28 327	0.91 457	0.73 462	0.57 386	0.63 418	0.60 378	0.41 350	0.74 348	0.35 292	0.11 278	0.08 145	0.10 170	0.07 73	0.43 546	0.17 316

SACVNet	0.60 414	0.74 429	1.90 338	0.37 406	0.28 362	0.64 403	0.37 433	0.86 413	0.61 330	0.65 474	0.62 405	0.69 433	0.44 387	2.08 545	0.42 339	0.18 479	0.14 395	0.16 452	0.15 380	0.38 520	0.24 435

HHNet	0.60 414	0.65 392	2.60 508	0.36 382	0.25 317	0.64 403	0.61 536	0.64 241	0.62 348	0.55 366	1.13 560	0.32 194	0.60 474	0.42 182	1.79 567	0.15 431	0.07 53	0.12 305	0.10 187	0.18 279	0.15 267

ASMatch	0.60 414	0.43 281	2.58 504	0.91 581	0.36 457	0.56 268	0.25 261	0.52 156	0.61 330	0.47 265	1.21 563	0.47 305	0.66 500	1.34 422	0.94 487	0.10 198	0.08 145	0.11 243	0.11 254	0.10 72	0.16 297

PFNet	0.60 414	0.33 197	2.47 481	0.41 450	0.55 544	0.62 373	0.27 308	0.61 225	0.63 360	0.61 437	0.56 360	0.45 285	0.32 274	1.88 522	1.14 521	0.28 555	0.09 225	0.12 305	0.16 401	0.26 416	0.20 371

ADLNet	0.60 414	0.71 415	1.95 363	0.35 363	0.34 435	0.67 430	0.34 409	0.90 445	0.74 466	0.68 487	0.62 405	0.80 488	0.45 391	1.78 493	0.64 438	0.14 411	0.11 320	0.14 402	0.14 355	0.29 438	0.21 383

ARAFT	0.60 414	1.23 570	3.10 568	0.28 180	0.16 104	0.64 403	0.36 424	0.90 445	0.67 406	0.61 437	0.49 286	0.55 343	0.31 266	1.24 416	0.32 260	0.10 198	0.08 145	0.14 402	0.13 327	0.37 513	0.21 383

ETE_ROB	0.60 414	0.71 415	1.55 199	0.37 406	0.25 317	0.69 448	0.51 503	1.47 592	0.70 427	0.80 524	0.69 464	0.85 507	0.49 431	1.36 424	0.58 422	0.16 452	0.13 375	0.19 499	0.16 401	0.21 332	0.23 422

LALA_ROB	0.60 414	0.76 433	1.69 223	0.36 382	0.29 370	0.79 503	0.55 517	0.94 483	0.77 494	0.81 530	0.67 448	0.94 535	0.49 431	0.99 382	0.73 461	0.21 511	0.15 421	0.20 508	0.18 434	0.23 364	0.21 383

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 422	0.61 364	3.35 588	0.33 316	0.58 551	0.66 424	0.20 113	0.98 515	0.55 274	0.73 507	0.52 314	0.99 545	0.65 495	0.58 287	0.29 215	0.10 198	0.16 439	0.10 170	0.41 568	0.29 438	0.20 371

RAFT-RH_RVC	0.61 422	0.50 324	2.33 450	0.36 382	0.29 370	0.60 333	0.18 82	0.44 81	0.58 300	0.76 515	1.91 590	0.47 305	0.29 248	1.60 466	1.23 535	0.14 411	0.07 53	0.13 366	0.13 327	0.10 72	0.09 69

FADNet-RVC	0.61 422	1.26 575	2.12 406	0.33 316	0.26 335	0.59 321	0.29 351	0.86 413	0.62 348	0.45 255	0.50 294	0.62 385	0.46 406	1.73 484	0.55 405	0.17 467	0.20 495	0.17 473	0.18 434	0.59 573	0.28 469

RASNet	0.61 422	0.68 404	2.03 388	0.35 363	0.46 525	0.65 417	0.28 327	0.78 348	0.70 427	0.48 283	0.64 434	0.93 531	0.61 483	2.21 555	0.73 461	0.12 338	0.09 225	0.09 112	0.10 187	0.14 169	0.11 123

XPNet_ROB	0.61 422	0.72 419	1.66 218	0.37 406	0.27 349	0.67 430	0.47 494	0.89 439	0.71 437	0.78 521	0.70 474	0.81 491	0.53 443	1.70 479	0.76 465	0.21 511	0.16 439	0.16 452	0.15 380	0.20 316	0.21 383

252Zero-FE	0.62 427	0.27 111	0.83 74	0.24 79	0.13 31	0.31 32	0.13 9	0.39 44	0.32 25	8.03 634	0.23 77	0.12 2	0.12 8	0.26 33	0.44 354	0.09 91	0.12 351	0.07 1	0.06 15	0.09 55	0.12 165

YMNet	0.62 427	0.72 419	1.93 350	0.41 450	0.41 499	0.87 529	0.43 465	0.87 424	0.71 437	0.74 510	0.81 503	0.83 498	0.46 406	0.86 370	0.93 485	0.19 494	0.22 510	0.20 508	0.17 421	0.41 538	0.21 383

YMNet_1	0.62 427	0.72 419	1.93 350	0.41 450	0.41 499	0.87 529	0.43 465	0.87 424	0.71 437	0.74 510	0.81 503	0.83 498	0.46 406	0.86 370	0.93 485	0.19 494	0.22 510	0.20 508	0.17 421	0.41 538	0.21 383

DDVS	0.62 427	0.40 262	1.40 167	2.21 620	0.35 448	0.87 529	1.00 587	0.69 266	0.50 222	0.53 335	0.56 360	0.90 523	0.37 308	1.22 411	0.47 369	0.15 431	0.14 395	0.14 402	0.12 294	0.19 300	0.22 398

DRaft	0.62 427	0.38 245	1.76 255	0.24 79	0.16 104	0.64 403	0.66 547	0.53 165	0.53 254	0.67 480	0.99 541	0.38 225	1.00 558	1.44 433	2.10 581	0.10 198	0.14 395	0.10 170	0.14 355	0.18 279	0.21 383

DMCA-RVC	0.62 427	0.96 512	2.63 510	0.36 382	0.90 584	0.56 268	0.31 372	0.69 266	0.57 289	0.68 487	0.52 314	0.59 371	0.56 455	1.23 413	0.53 398	0.16 452	0.38 569	0.20 508	0.15 380	0.20 316	0.15 267

HSM	0.62 427	0.76 433	1.72 234	0.30 234	0.29 370	0.64 403	0.28 327	0.94 483	0.62 348	0.58 404	0.57 368	1.40 585	0.64 493	2.59 589	0.42 339	0.11 278	0.08 145	0.10 170	0.08 110	0.14 169	0.11 123

UGAM-zero	0.63 434	0.39 255	2.49 485	0.30 234	0.49 530	0.67 430	0.19 92	0.91 457	0.45 171	0.77 519	0.45 243	1.16 574	0.82 533	2.05 540	0.29 215	0.09 91	0.15 421	0.09 112	0.44 572	0.11 95	0.22 398

fast-acv-ft	0.63 434	0.88 484	3.10 568	0.38 422	0.30 385	0.79 503	0.48 498	0.69 266	0.72 447	0.58 404	0.78 499	0.76 473	0.60 474	0.67 326	0.73 461	0.15 431	0.15 421	0.18 493	0.17 421	0.37 513	0.16 297

PSM-AAD	0.63 434	0.22 45	1.77 264	0.37 406	0.23 285	0.86 525	1.17 599	0.59 207	0.60 313	0.64 467	0.71 478	0.68 426	2.93 615	0.65 321	0.31 247	0.09 91	0.07 53	0.17 473	0.15 380	0.13 142	0.33 508

PS-NSSS	0.63 434	1.00 531	1.81 296	0.30 234	0.31 405	0.63 390	0.34 409	0.98 515	0.69 417	0.54 348	0.74 488	0.51 324	0.41 350	2.43 576	0.48 375	0.24 537	0.17 459	0.27 542	0.18 434	0.27 427	0.21 383

z-ln-s-r	0.64 438	0.89 488	2.23 433	0.32 290	0.26 335	0.57 286	0.37 433	0.84 396	0.76 489	0.51 315	0.81 503	0.64 397	0.45 391	2.06 541	1.27 539	0.10 198	0.07 53	0.11 243	0.09 148	0.24 381	0.13 205

TransformOpticalFlow	0.64 438	0.56 350	2.66 515	0.44 472	0.26 335	0.62 373	0.28 327	0.83 384	0.71 437	0.76 515	0.74 488	0.91 525	0.85 538	1.83 506	0.81 475	0.10 198	0.07 53	0.11 243	0.09 148	0.11 95	0.12 165

pcwnet_v2	0.64 438	0.49 318	4.41 606	0.32 290	0.27 349	0.60 333	0.25 261	0.97 511	0.88 530	0.59 418	0.70 474	0.63 388	0.55 451	0.66 324	0.37 303	0.17 467	0.15 421	0.15 433	0.14 355	0.21 332	0.23 422

RAFT + AFF	0.64 438	1.20 567	1.95 363	0.34 348	0.33 426	0.67 430	0.52 506	0.99 527	0.74 466	0.53 335	0.58 374	0.57 361	0.80 530	1.76 489	0.51 391	0.12 338	0.27 545	0.15 433	0.14 355	0.43 546	0.29 475

FADNet	0.64 438	1.22 569	2.06 390	0.32 290	0.30 385	0.66 424	0.29 351	0.88 433	0.72 447	0.44 244	0.48 269	0.66 409	0.57 461	1.84 511	0.45 359	0.46 578	0.20 495	0.17 473	0.19 454	0.59 573	0.24 435

DRN-Test	0.64 438	0.43 281	2.44 473	0.39 432	0.44 509	0.80 510	0.41 454	1.02 546	0.78 498	0.80 524	0.63 418	0.69 433	0.56 455	1.79 497	0.69 449	0.15 431	0.12 351	0.17 473	0.16 401	0.18 279	0.17 316

StereoDRNet	0.64 438	0.88 484	2.35 455	0.41 450	0.45 518	0.73 470	0.47 494	0.94 483	0.74 466	0.75 512	0.54 338	0.74 461	0.47 415	1.70 479	0.72 458	0.15 431	0.14 395	0.15 433	0.14 355	0.20 316	0.19 352

NOSS_ROB	0.64 438	0.65 392	1.62 211	0.46 491	0.25 317	0.67 430	0.30 359	0.93 474	0.77 494	0.59 418	0.57 368	0.77 475	0.38 317	2.78 600	0.44 354	0.23 528	0.24 522	0.28 545	0.26 501	0.27 427	0.39 538

Select-FE	0.65 446	0.67 401	2.76 531	0.49 506	0.55 544	0.79 503	0.16 53	0.90 445	0.53 254	0.84 538	0.55 348	0.91 525	0.75 523	0.57 283	1.16 525	0.11 278	0.18 470	0.11 243	0.49 577	0.14 169	0.31 494

Wz-Net-MNSev	0.65 446	0.97 520	2.19 423	0.36 382	0.33 426	0.90 535	0.60 532	0.92 466	0.81 513	0.75 512	0.72 483	0.73 455	0.65 495	1.39 427	0.71 454	0.16 452	0.13 375	0.14 402	0.14 355	0.24 381	0.18 336

FINET	0.65 446	0.95 509	3.06 564	0.35 363	0.40 491	0.58 303	0.48 498	0.92 466	1.10 565	0.57 386	0.68 455	0.47 305	0.44 387	1.15 406	0.60 426	0.23 528	0.21 504	0.17 473	0.15 380	0.26 416	0.25 446

CVANet_RVC	0.65 446	0.80 454	2.13 408	0.36 382	0.26 335	0.62 373	0.42 458	0.84 396	0.72 447	0.69 489	0.68 455	0.68 426	0.52 441	2.64 591	0.42 339	0.19 494	0.12 351	0.22 519	0.17 421	0.37 513	0.15 267

NCCL2	0.65 446	0.94 502	1.96 372	0.43 465	0.30 385	0.71 457	0.68 553	0.84 396	0.65 382	0.70 495	0.60 393	0.86 513	0.54 446	1.56 455	0.57 417	0.20 504	0.16 439	0.67 591	0.25 493	0.22 349	0.24 435

TCMNet	0.66 451	0.85 474	2.55 503	0.50 510	0.52 538	0.72 463	0.39 445	0.87 424	0.72 447	0.58 404	0.68 455	0.63 388	0.46 406	1.70 479	0.63 433	0.18 479	0.18 470	0.23 526	0.18 434	0.38 520	0.27 463

ACV-stereo	0.66 451	0.76 433	2.86 542	0.32 290	0.25 317	1.01 551	0.60 532	0.59 207	0.52 236	0.41 225	0.45 243	1.55 591	0.94 553	1.40 430	0.69 449	0.14 411	0.13 375	0.12 305	0.11 254	0.20 316	0.19 352

GrayStereo	0.66 451	0.19 9	1.76 255	0.90 580	0.23 285	0.62 373	1.42 614	0.62 229	0.60 313	0.72 503	0.78 499	0.56 355	3.07 618	0.60 299	0.26 181	0.09 91	0.08 145	0.10 170	0.21 471	0.11 95	0.18 336

PSMNet_ROB	0.66 451	1.01 535	2.33 450	0.38 422	0.31 405	0.72 463	0.55 517	0.86 413	0.69 417	0.54 348	0.60 393	0.75 467	0.47 415	2.00 536	0.82 476	0.17 467	0.13 375	0.19 499	0.19 454	0.24 381	0.27 463

gcap_with_dpt	0.67 455	0.30 165	8.53 625	0.26 130	0.25 317	0.50 190	0.21 139	0.73 294	0.38 85	0.32 183	0.33 174	0.26 142	0.21 120	0.29 64	0.21 95	0.10 198	0.08 145	0.08 48	0.07 73	0.12 108	0.14 228

DispNO	0.67 455	0.98 524	2.58 504	0.31 261	0.27 349	0.59 321	0.29 351	0.83 384	0.68 408	0.53 335	0.79 502	0.83 498	0.47 415	2.46 579	0.68 447	0.12 338	0.10 270	0.19 499	0.31 530	0.16 228	0.17 316

STrans-v2	0.67 455	0.56 350	2.64 512	0.27 151	0.23 285	0.57 286	0.33 404	0.96 502	0.69 417	0.92 550	0.85 516	0.89 521	0.93 550	1.83 506	1.21 533	0.09 91	0.07 53	0.10 170	0.09 148	0.11 95	0.12 165

hitnet-ft	0.67 455	0.80 454	1.90 338	0.28 180	0.22 265	0.69 448	0.36 424	0.85 403	0.65 382	0.56 375	0.84 512	1.03 553	0.95 556	2.32 562	0.55 405	0.23 528	0.14 395	0.41 572	0.13 327	0.24 381	0.17 316

FADNet-RVC-Resample	0.67 455	1.16 565	3.16 574	0.37 406	0.29 370	0.62 373	0.38 440	0.86 413	0.63 360	0.51 315	0.50 294	0.57 361	0.45 391	1.57 459	0.49 380	0.24 537	0.32 559	0.23 526	0.19 454	0.27 427	0.62 574

RP	0.67 455	0.82 463	1.94 360	0.43 465	0.44 509	0.65 417	0.45 483	0.89 439	0.82 514	0.66 476	0.92 528	0.99 545	0.76 525	1.55 454	0.66 441	0.25 542	0.18 470	0.23 526	0.20 465	0.31 457	0.22 398

HSM-Net_RVC	0.67 455	0.34 213	2.23 433	0.26 130	0.19 206	0.67 430	0.29 351	1.26 582	0.69 417	0.72 503	0.70 474	0.78 479	0.42 368	3.77 620	0.41 337	0.13 368	0.09 225	0.10 170	0.09 148	0.12 108	0.11 123
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 455	0.92 494	1.76 255	0.37 406	0.24 299	0.66 424	0.56 522	0.82 378	0.74 466	1.16 571	0.62 405	0.61 381	0.48 424	2.70 596	0.50 385	0.20 504	0.11 320	0.35 562	0.14 355	0.32 466	0.16 297

w-ln-seven-2	0.68 463	1.13 554	2.46 476	0.36 382	0.27 349	0.65 417	0.44 476	0.87 424	0.83 517	0.69 489	0.75 491	0.72 451	0.63 491	1.56 455	1.15 523	0.13 368	0.13 375	0.15 433	0.14 355	0.35 498	0.19 352

ADLNet2	0.68 463	0.84 469	3.19 578	0.33 316	0.36 457	0.64 403	0.37 433	0.89 439	0.79 503	0.54 348	0.65 443	0.93 531	0.48 424	2.07 543	0.56 413	0.13 368	0.11 320	0.11 243	0.11 254	0.33 475	0.18 336

DEmStereo	0.68 463	0.31 180	2.25 437	0.42 461	0.17 133	0.66 424	0.89 578	0.51 142	0.59 308	0.60 428	1.01 544	0.45 285	1.26 575	1.54 453	2.26 587	0.10 198	0.08 145	0.10 170	0.10 187	0.10 72	0.11 123

Nwc_Net	0.68 463	0.83 467	2.53 492	0.41 450	0.39 481	0.77 494	0.38 440	1.01 543	0.70 427	0.60 428	0.99 541	0.98 542	0.68 505	1.41 431	0.63 433	0.23 528	0.15 421	0.23 526	0.25 493	0.23 364	0.18 336

AANet_RVC	0.68 463	1.00 531	2.09 398	0.33 316	0.25 317	0.58 303	0.32 395	0.81 371	0.80 506	0.61 437	0.94 533	0.80 488	0.41 350	2.46 579	1.02 505	0.36 570	0.14 395	0.10 170	0.09 148	0.23 364	0.22 398

IPLG	0.69 468	0.84 469	2.43 471	0.35 363	0.21 236	1.65 592	0.61 536	1.36 587	0.58 300	1.39 592	0.51 299	0.37 217	0.87 542	1.41 431	0.36 297	0.09 91	0.07 53	0.14 402	0.12 294	0.32 466	0.11 123

GwcNet	0.69 468	0.71 415	3.12 571	0.36 382	0.45 518	0.81 511	0.44 476	0.86 413	0.84 520	0.60 428	0.74 488	0.82 496	0.49 431	1.65 472	0.66 441	0.16 452	0.15 421	0.15 433	0.15 380	0.31 457	0.24 435

AF-Net	0.69 468	0.92 494	2.21 425	0.41 450	0.40 491	0.68 442	0.40 448	1.02 546	0.86 523	0.69 489	1.03 549	1.04 556	0.84 537	1.19 408	0.78 469	0.22 524	0.14 395	0.25 538	0.17 421	0.30 449	0.18 336

stereogan	0.69 468	0.51 327	2.44 473	0.39 432	0.39 481	1.01 551	0.41 454	0.94 483	0.92 541	0.73 507	0.85 516	1.15 572	0.69 507	1.57 459	0.53 398	0.19 494	0.18 470	0.20 508	0.16 401	0.36 505	0.24 435

PAM_32	0.70 472	0.35 222	2.73 528	0.54 530	0.61 562	1.07 562	0.43 465	0.84 396	0.49 212	0.90 547	0.91 526	1.23 576	0.77 528	0.65 321	1.10 515	0.10 198	0.19 484	0.10 170	0.49 577	0.15 192	0.38 532

PAM	0.70 472	0.35 222	2.72 523	0.56 539	0.62 564	1.08 564	0.53 510	0.85 403	0.44 155	0.93 552	0.92 528	1.24 577	0.68 505	0.64 310	1.01 503	0.10 198	0.19 484	0.10 170	0.48 575	0.14 169	0.38 532

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 472	0.65 392	3.45 589	0.50 510	0.60 558	0.75 482	0.23 204	0.96 502	0.60 313	0.76 515	1.30 570	0.81 491	0.60 474	0.57 283	0.82 476	0.10 198	0.16 439	0.11 243	0.43 571	0.31 457	0.22 398

xxxx	0.70 472	0.21 29	1.33 150	0.28 180	0.18 173	0.63 390	0.24 239	1.02 546	0.69 417	0.50 302	0.62 405	0.58 368	0.38 317	1.47 446	5.21 626	0.13 368	0.12 351	0.11 243	0.10 187	0.12 108	0.15 267

APVNet	0.70 472	0.67 401	2.71 521	0.38 422	0.36 457	0.85 523	0.43 465	0.91 457	0.68 408	0.55 366	0.69 464	0.75 467	0.55 451	2.31 560	0.78 469	0.17 467	0.17 459	0.24 533	0.19 454	0.33 475	0.23 422

Syn2CoEx	0.70 472	1.07 547	2.74 529	0.43 465	0.30 385	0.64 403	0.42 458	0.99 527	0.78 498	0.62 448	0.78 499	0.74 461	0.72 514	1.92 529	0.61 429	0.20 504	0.17 459	0.19 499	0.15 380	0.29 438	0.22 398

FAT-Stereo	0.70 472	0.54 339	2.88 544	0.36 382	0.29 370	0.62 373	0.54 514	0.97 511	0.87 526	0.76 515	0.92 528	0.94 535	0.80 530	1.84 511	0.57 417	0.18 479	0.19 484	0.17 473	0.16 401	0.22 349	0.25 446

RYNet	0.70 472	0.56 350	2.25 437	0.35 363	0.41 499	0.86 525	0.43 465	0.94 483	0.82 514	0.62 448	0.53 326	0.91 525	0.60 474	2.70 596	1.00 499	0.14 411	0.11 320	0.16 452	0.14 355	0.25 395	0.27 463

PWC_ROB	0.70 472	0.94 502	1.88 326	0.39 432	0.39 481	0.62 373	0.30 359	0.98 515	0.94 543	0.91 549	1.29 569	0.77 475	0.62 488	1.62 470	1.03 507	0.18 479	0.11 320	0.18 493	0.13 327	0.51 565	0.22 398

ccnet	0.71 481	0.41 269	1.59 204	0.40 443	0.45 518	1.06 557	0.55 517	0.98 515	0.71 437	0.88 543	0.97 538	0.82 496	0.88 546	1.68 476	0.94 487	0.32 563	0.26 538	0.32 558	0.27 506	0.34 486	0.30 486

RGC	0.71 481	0.97 520	2.18 421	0.44 472	0.44 509	0.73 470	0.40 448	0.94 483	0.71 437	0.71 500	1.04 552	1.01 549	0.71 511	1.74 486	0.70 451	0.23 528	0.18 470	0.28 545	0.26 501	0.29 438	0.27 463

CBMV	0.71 481	0.76 433	2.64 512	0.33 316	0.20 222	0.78 499	0.79 569	0.98 515	0.78 498	0.85 542	0.71 478	0.86 513	1.10 568	1.46 439	0.62 431	0.18 479	0.20 495	0.21 516	0.19 454	0.25 395	0.33 508
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 484	1.10 549	2.15 414	1.11 595	0.59 553	0.62 373	0.19 92	0.75 310	0.53 254	0.56 375	0.63 418	0.47 305	0.31 266	1.11 398	0.33 273	0.75 596	0.45 581	0.84 596	0.64 600	0.69 581	0.54 564

mmx	0.72 484	0.23 63	2.01 381	0.30 234	0.21 236	0.57 286	0.26 284	0.99 527	0.76 489	0.53 335	0.63 418	0.66 409	0.39 331	2.52 584	3.43 612	0.13 368	0.10 270	0.15 433	0.13 327	0.15 192	0.15 267

xxx	0.72 484	0.23 63	2.01 381	0.30 234	0.21 236	0.57 286	0.26 284	0.99 527	0.76 489	0.53 335	0.63 418	0.66 409	0.39 331	2.52 584	3.43 612	0.13 368	0.10 270	0.15 433	0.13 327	0.15 192	0.15 267

LL-Strereo	0.72 484	1.29 577	2.49 485	0.36 382	0.45 518	0.55 252	0.32 395	0.93 474	0.71 437	0.67 480	0.58 374	0.85 507	0.79 529	2.67 595	0.46 360	0.10 198	0.18 470	0.14 402	0.12 294	0.40 535	0.42 548

test_xeample	0.72 484	0.21 29	1.36 157	0.27 151	0.17 133	0.59 321	0.28 327	1.01 543	0.70 427	0.55 366	0.67 448	0.44 275	0.39 331	1.88 522	5.17 625	0.12 338	0.10 270	0.11 243	0.10 187	0.13 142	0.15 267

SHD	0.72 484	0.77 442	2.36 458	0.45 486	0.40 491	0.71 457	0.32 395	1.02 546	1.25 576	1.07 564	0.84 512	0.90 523	0.73 517	1.09 394	0.98 493	0.21 511	0.18 470	0.20 508	0.21 471	0.32 466	0.31 494

RTSC	0.72 484	1.00 531	2.22 429	0.40 443	0.29 370	0.82 514	0.31 372	0.96 502	1.10 565	0.92 550	0.81 503	0.78 479	0.58 467	1.23 413	1.55 556	0.18 479	0.17 459	0.14 402	0.17 421	0.43 546	0.30 486

PASM	0.72 484	0.68 404	1.91 344	0.47 496	0.44 509	0.60 333	0.51 503	0.76 322	0.80 506	0.77 519	0.67 448	0.87 515	0.61 483	2.40 571	0.67 444	0.32 563	0.35 561	0.36 564	0.41 568	0.45 555	0.39 538

PWCDC_ROB	0.72 484	1.06 544	2.09 398	0.47 496	0.36 457	0.78 499	0.26 284	0.98 515	1.34 582	0.61 437	2.07 592	0.64 397	0.61 483	0.83 365	0.71 454	0.31 562	0.14 395	0.15 433	0.12 294	0.60 576	0.21 383

ff1	0.73 493	0.23 63	2.01 381	0.30 234	0.21 236	0.57 286	0.26 284	0.74 299	0.88 530	0.53 335	0.63 418	0.66 409	0.39 331	2.52 584	3.43 612	0.10 198	0.24 522	0.15 433	0.13 327	0.25 395	0.36 522

GASNet	0.73 493	1.47 590	3.04 562	0.47 496	0.33 426	0.57 286	0.34 409	0.91 457	0.75 480	0.58 404	0.58 374	0.74 461	0.55 451	2.03 537	0.65 440	0.21 511	0.15 421	0.19 499	0.17 421	0.51 565	0.28 469

XQC	0.73 493	0.98 524	2.39 462	0.46 491	0.35 448	0.81 511	0.46 486	1.00 535	1.00 551	0.80 524	0.69 464	0.88 519	0.74 522	1.32 420	1.20 531	0.24 537	0.16 439	0.23 526	0.20 465	0.41 538	0.33 508

w-ln-seven	0.74 496	1.05 542	2.54 498	0.37 406	0.34 435	1.03 554	0.47 494	1.00 535	1.08 562	0.90 547	0.85 516	0.85 507	0.57 461	1.37 425	1.26 538	0.14 411	0.13 375	0.16 452	0.15 380	0.31 457	0.20 371

1111x	0.74 496	0.21 29	1.93 350	0.31 261	0.17 133	0.63 390	0.32 395	1.03 553	0.74 466	0.52 324	0.62 405	0.57 361	0.47 415	2.38 567	4.25 620	0.12 338	0.14 395	0.11 243	0.12 294	0.12 108	0.14 228

Anonymous_2	0.74 496	0.32 188	1.65 213	0.33 316	0.30 385	0.67 430	0.32 395	0.69 266	0.46 182	0.48 283	0.41 222	0.84 503	0.58 467	0.51 261	0.40 329	0.32 563	0.38 569	1.43 620	3.69 638	0.80 591	0.27 463

Selective-IGEV-i16pc	0.75 499	0.29 149	5.48 615	0.32 290	0.19 206	1.18 574	0.62 541	0.86 413	0.74 466	0.37 200	0.51 299	0.53 332	0.29 248	2.10 549	0.35 292	0.22 524	0.23 518	0.12 305	0.16 401	0.22 349	0.19 352

GANetREF_RVC	0.75 499	1.15 560	2.46 476	0.47 496	0.26 335	0.83 517	0.61 536	0.97 511	0.89 534	0.62 448	0.61 400	0.72 451	0.59 470	2.42 573	0.55 405	0.32 563	0.25 535	0.36 564	0.24 487	0.39 530	0.31 494
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
GANet	0.75 499	0.84 469	2.01 381	0.40 443	0.25 317	0.74 476	0.66 547	0.87 424	0.73 462	0.71 500	1.07 555	0.84 503	0.59 470	2.71 598	1.15 523	0.17 467	0.16 439	0.44 576	0.16 401	0.31 457	0.20 371

PDISCO_ROB	0.75 499	1.06 544	2.11 403	0.64 558	0.59 553	1.13 569	0.43 465	1.14 571	1.05 557	0.64 467	0.71 478	0.96 538	0.61 483	1.21 409	0.76 465	0.37 571	0.18 470	0.27 542	0.24 487	0.56 572	0.32 500

HBP-ISP	0.76 503	1.30 578	3.19 578	0.35 363	0.26 335	0.85 523	0.54 514	1.03 553	0.72 447	0.80 524	0.69 464	0.68 426	0.83 534	2.04 539	0.44 354	0.23 528	0.24 522	0.29 552	0.25 493	0.28 433	0.24 435

Wz-Net-SNSev	0.76 503	1.32 582	3.11 570	0.40 443	0.31 405	0.71 457	0.60 532	0.98 515	0.87 526	0.67 480	0.83 509	0.96 538	0.60 474	1.67 475	0.97 491	0.16 452	0.15 421	0.16 452	0.17 421	0.36 505	0.24 435

FTStereo	0.76 503	0.18 6	2.35 455	0.71 564	0.21 236	0.73 470	1.79 618	0.57 192	0.53 254	1.07 564	1.63 584	1.29 579	2.13 607	0.75 349	0.29 215	0.19 494	0.08 145	0.12 305	0.11 254	0.11 95	0.40 542

CBMV_ROB	0.76 503	0.42 276	2.68 517	0.33 316	0.22 265	0.74 476	0.47 494	0.96 502	0.76 489	1.04 563	0.96 536	0.88 519	0.93 550	2.06 541	1.19 530	0.22 524	0.24 522	0.27 542	0.25 493	0.25 395	0.28 469

DDUNet	0.77 507	1.12 551	1.88 326	0.76 569	0.69 570	0.84 519	0.43 465	0.85 403	0.65 382	0.67 480	0.75 491	0.91 525	0.52 441	1.03 389	0.57 417	0.54 582	0.37 565	0.95 603	0.52 583	0.71 584	0.57 568

UDG	0.77 507	1.23 570	2.15 414	0.67 562	0.59 553	0.78 499	0.38 440	0.90 445	0.70 427	0.61 437	0.69 464	1.01 549	0.67 502	1.02 387	0.73 461	0.45 576	0.34 560	0.87 597	0.51 581	0.67 580	0.46 554

aanetorigin	0.77 507	0.80 454	2.59 506	0.43 465	0.44 509	0.58 303	1.01 589	0.57 192	0.68 408	1.53 598	1.23 564	0.81 491	1.08 566	1.07 392	1.07 511	0.18 479	0.15 421	0.17 473	0.21 471	0.54 570	0.30 486

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 507	1.04 541	2.06 390	0.94 584	0.35 448	0.89 534	0.40 448	0.85 403	0.63 360	0.55 366	0.63 418	0.75 467	0.38 317	2.38 567	0.48 375	1.10 610	0.31 554	0.36 564	0.21 471	0.53 569	0.55 567

222	0.78 511	0.23 63	1.23 129	0.28 180	0.18 173	0.62 373	0.24 239	1.02 546	0.70 427	0.58 404	0.66 445	0.46 297	0.42 368	1.80 501	6.53 632	0.13 368	0.10 270	0.11 243	0.10 187	0.12 108	0.17 316

EAI-Stereo	0.78 511	0.25 86	1.67 220	0.54 530	0.59 553	1.95 601	2.05 621	1.11 570	0.64 368	0.95 555	1.49 579	0.50 321	0.67 502	0.59 293	1.44 551	0.09 91	0.19 484	0.09 112	0.49 577	0.13 142	0.22 398

NCC-stereo	0.79 513	0.94 502	2.42 467	0.59 550	0.45 518	1.90 599	0.46 486	0.99 527	0.72 447	0.64 467	0.84 512	0.91 525	0.73 517	1.80 501	1.00 499	0.27 551	0.19 484	0.23 526	0.31 530	0.24 381	0.22 398

Abc-Net	0.79 513	0.94 502	2.42 467	0.59 550	0.45 518	1.90 599	0.46 486	0.99 527	0.72 447	0.64 467	0.84 512	0.91 525	0.73 517	1.80 501	1.00 499	0.27 551	0.19 484	0.23 526	0.31 530	0.24 381	0.22 398
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 515	0.27 111	8.23 624	0.49 506	0.98 588	0.33 42	0.20 113	0.48 119	1.28 579	0.17 28	0.20 48	0.77 475	0.22 130	0.60 299	0.97 491	0.11 278	0.07 53	0.09 112	0.10 187	0.33 475	0.14 228

zh-mn7	0.80 515	1.54 593	3.00 560	0.35 363	0.27 349	0.72 463	0.41 454	0.93 474	1.11 567	1.00 558	1.28 567	0.75 467	0.57 461	1.87 514	1.18 528	0.16 452	0.13 375	0.14 402	0.14 355	0.26 416	0.21 383

z-mn7	0.80 515	1.52 592	2.62 509	0.36 382	0.28 362	1.01 551	0.48 498	0.90 445	1.29 580	0.69 489	1.35 575	0.85 507	0.59 470	2.03 537	1.09 514	0.14 411	0.12 351	0.14 402	0.12 294	0.32 466	0.20 371

SQANet	0.80 515	1.58 595	2.53 492	0.76 569	0.83 579	0.76 486	0.36 424	0.83 384	0.64 368	0.63 457	0.69 464	0.73 455	0.51 436	1.21 409	0.53 398	0.77 597	0.29 549	0.59 587	0.29 514	0.86 594	0.61 573

anonymity	0.80 515	0.66 399	1.29 140	0.59 550	0.75 574	0.67 430	0.52 506	0.95 497	0.71 437	0.94 553	0.70 474	0.67 419	0.87 542	0.71 342	1.35 544	0.64 589	0.62 597	0.58 585	1.44 624	0.60 576	0.65 577

S-Stereo	0.80 515	0.69 408	3.89 597	0.39 432	0.37 469	0.69 448	0.70 559	0.94 483	0.98 550	0.62 448	0.91 526	0.83 498	0.60 474	2.37 564	0.66 441	0.18 479	0.21 504	0.17 473	0.18 434	0.30 449	0.35 514

ADCRef	0.80 515	0.96 512	2.29 444	0.37 406	0.35 448	0.96 543	0.51 503	0.87 424	0.75 480	0.88 543	0.83 509	0.61 381	1.36 584	1.02 387	3.27 606	0.13 368	0.11 320	0.17 473	0.19 454	0.25 395	0.21 383

DANet	0.80 515	0.65 392	2.21 425	1.19 598	0.48 529	0.74 476	1.25 602	0.89 439	1.53 591	0.89 545	0.71 478	0.96 538	0.56 455	1.83 506	0.96 490	0.18 479	0.16 439	0.19 499	0.16 401	0.26 416	0.29 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 523	0.53 333	2.23 433	0.36 382	0.33 426	0.92 539	0.36 424	0.86 413	0.80 506	0.57 386	0.62 405	0.59 371	1.15 572	1.76 489	1.04 508	0.14 411	0.13 375	2.17 631	0.78 606	0.16 228	0.66 579

FADNet_RVC	0.81 523	1.14 556	2.42 467	0.30 234	0.24 299	0.71 457	0.24 239	0.95 497	0.61 330	0.44 244	0.56 360	0.59 371	0.42 368	1.52 451	0.68 447	0.94 602	0.96 618	0.28 545	1.00 616	0.90 595	1.36 618

edge stereo	0.81 523	0.73 426	3.30 584	0.37 406	1.21 604	0.62 373	0.39 445	0.93 474	0.79 503	0.80 524	0.88 523	1.14 571	0.71 511	2.18 553	0.71 454	0.21 511	0.20 495	0.26 541	0.18 434	0.38 520	0.26 456

MIPNet	0.83 526	0.81 459	2.40 464	0.61 555	0.18 173	1.48 582	1.39 610	1.60 599	0.74 466	1.94 603	0.85 516	0.73 455	1.68 598	0.87 373	0.31 247	0.09 91	0.08 145	0.11 243	0.32 536	0.25 395	0.12 165

FBW_ROB	0.83 526	0.77 442	1.77 264	0.44 472	0.30 385	0.87 529	0.46 486	1.10 566	0.91 537	0.81 530	0.75 491	1.01 549	0.61 483	3.66 619	1.23 535	0.26 546	0.23 518	0.36 564	0.25 493	0.27 427	0.62 574

PA-Net	0.84 528	1.00 531	3.49 590	0.63 557	0.40 491	0.70 455	0.52 506	0.86 413	0.84 520	0.52 324	0.59 377	0.70 443	0.54 446	2.35 563	2.23 585	0.17 467	0.27 545	0.19 499	0.28 509	0.22 349	0.36 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 529	1.15 560	2.13 408	0.88 579	0.38 475	0.88 533	0.44 476	1.06 559	0.79 503	0.58 404	0.69 464	0.65 402	0.50 434	2.74 599	0.51 391	0.93 600	0.39 576	0.87 597	0.29 514	0.54 570	0.54 564

Selective-IGEV-i16pb	0.86 530	0.33 197	6.08 618	0.32 290	0.21 236	1.08 564	0.68 553	1.06 559	0.92 541	0.43 236	0.76 494	0.66 409	0.46 406	2.31 560	0.50 385	0.23 528	0.25 535	0.14 402	0.19 454	0.26 416	0.24 435

THIR-Stereo	0.86 530	0.62 370	2.13 408	0.25 98	0.16 104	0.58 303	2.74 629	0.59 207	0.51 229	0.62 448	1.62 583	0.97 541	1.80 603	1.69 478	2.25 586	0.10 198	0.08 145	0.14 402	0.11 254	0.15 192	0.11 123

DeepPrunerF	0.86 530	0.86 477	2.91 551	0.45 486	0.50 531	0.64 403	0.48 498	1.14 571	2.64 620	0.63 457	0.61 400	0.65 402	0.62 488	2.21 555	1.31 541	0.23 528	0.19 484	0.30 553	0.28 509	0.36 505	0.25 446

DPSNet	0.86 530	0.60 360	2.34 452	0.58 545	0.36 457	1.07 562	0.75 565	1.30 583	1.05 557	0.70 495	0.68 455	0.94 535	1.29 576	2.08 545	1.82 568	0.26 546	0.23 518	0.16 452	0.17 421	0.48 558	0.40 542

AAGNet	0.88 534	0.33 197	1.79 289	0.54 530	0.98 588	0.62 373	0.46 486	0.50 133	0.60 313	0.58 404	0.53 326	0.50 321	0.73 517	1.23 413	7.48 633	0.11 278	0.07 53	0.12 305	0.10 187	0.14 169	0.09 69

Consistency-Raft	0.88 534	0.93 500	3.23 582	0.99 588	0.64 565	0.77 494	0.55 517	0.98 515	0.97 547	0.61 437	1.03 549	0.65 402	1.05 563	0.79 362	1.38 546	0.44 574	0.46 583	0.51 582	0.58 593	0.65 578	0.47 555

zh-sn7	0.89 536	1.73 606	3.09 567	0.39 432	0.30 385	0.82 514	0.63 544	0.96 502	0.87 526	0.79 523	1.12 558	0.84 503	0.87 542	2.42 573	1.63 559	0.16 452	0.17 459	0.16 452	0.16 401	0.34 486	0.29 475

test_for_model	0.90 537	0.29 149	5.46 614	4.31 633	3.82 626	0.47 158	0.19 92	0.63 237	0.44 155	0.25 122	0.29 129	0.27 156	0.16 44	0.66 324	0.18 26	0.09 91	0.07 53	0.09 112	0.07 73	0.12 108	0.11 123

PVD	0.90 537	0.85 474	2.15 414	0.53 525	0.50 531	0.99 547	0.56 522	1.15 574	1.64 595	1.41 594	1.41 578	1.11 568	1.13 571	1.35 423	1.31 541	0.26 546	0.28 548	0.28 545	0.26 501	0.37 513	0.49 559

Wz-Net-TNSev	0.91 539	1.73 606	3.08 565	0.36 382	0.31 405	1.00 550	0.71 560	1.06 559	0.97 547	0.71 500	0.72 483	1.09 564	0.87 542	2.42 573	1.59 557	0.20 504	0.20 495	0.16 452	0.20 465	0.44 554	0.35 514

SAMSARA	0.91 539	0.97 520	2.22 429	0.80 573	0.58 551	1.32 576	1.31 604	1.01 543	0.94 543	1.36 588	0.87 520	1.38 584	0.90 548	1.72 483	1.02 505	0.24 537	0.30 553	0.22 519	0.25 493	0.36 505	0.35 514

WZ-Net	0.92 541	1.31 579	3.76 594	0.41 450	0.36 457	0.86 525	0.71 560	1.00 535	1.06 560	0.82 535	0.92 528	1.06 560	1.05 563	2.16 552	1.61 558	0.19 494	0.13 375	0.15 433	0.16 401	0.32 466	0.28 469

MFMNet_re	0.92 541	1.28 576	2.53 492	0.82 577	0.76 577	0.90 535	0.75 565	0.98 515	1.04 556	1.03 561	1.05 553	0.84 503	0.94 553	0.83 365	0.72 458	0.68 591	0.60 595	0.63 589	0.60 596	0.77 589	0.74 583

test_sample9	0.94 543	0.62 370	1.93 350	0.27 151	0.22 265	0.68 442	0.31 372	0.93 474	0.66 397	0.57 386	0.51 299	0.55 343	0.45 391	1.91 525	2.55 594	0.61 586	4.16 637	0.87 597	0.56 587	0.25 395	0.23 422

CrosDoStereo	0.94 543	0.37 234	2.53 492	0.25 98	0.32 413	0.54 237	3.76 633	0.72 282	0.60 313	0.70 495	1.40 576	0.53 332	1.49 591	1.78 493	3.09 601	0.10 198	0.08 145	0.11 243	0.11 254	0.21 332	0.11 123

DeepStereo_LL	0.94 543	0.37 234	2.53 492	0.25 98	0.32 413	0.54 237	3.76 633	0.72 282	0.60 313	0.70 495	1.40 576	0.53 332	1.49 591	1.78 493	3.09 601	0.10 198	0.08 145	0.11 243	0.11 254	0.21 332	0.11 123

ADCP+	0.94 543	1.12 551	3.14 572	0.34 348	0.39 481	1.06 557	0.79 569	0.89 439	0.80 506	0.66 476	0.67 448	0.85 507	1.55 594	0.93 375	4.55 622	0.13 368	0.11 320	0.16 452	0.15 380	0.26 416	0.25 446

ADCMid	0.96 547	1.32 582	2.74 529	0.38 422	0.35 448	0.99 547	0.58 528	0.94 483	0.86 523	1.23 581	1.01 544	1.01 549	1.00 558	1.05 391	3.97 615	0.21 511	0.19 484	0.42 573	0.32 536	0.40 535	0.29 475

DStereoO	0.99 548	0.66 399	1.67 220	0.75 568	0.99 591	0.73 470	1.33 606	0.94 483	0.91 537	0.70 495	1.06 554	0.75 467	1.75 602	0.95 378	2.39 591	1.20 614	0.41 579	0.48 579	0.59 595	0.85 593	0.60 572

G-Net	0.99 548	0.64 385	2.76 531	0.57 543	0.67 567	2.03 607	0.72 563	0.76 322	0.67 406	1.14 570	2.56 606	1.30 582	1.02 560	1.48 447	1.74 565	0.25 542	0.24 522	0.24 533	0.26 501	0.37 513	0.31 494

ADCL	0.99 548	0.79 452	2.43 471	0.39 432	0.32 413	1.50 584	1.90 619	0.92 466	0.97 547	1.26 585	1.27 566	1.00 547	1.42 589	1.14 404	3.31 608	0.17 467	0.14 395	0.22 519	0.21 471	0.30 449	0.22 398

ADCPNet	0.99 548	0.99 529	3.93 600	0.37 406	0.68 569	1.36 578	0.62 541	0.87 424	0.76 489	0.78 521	0.81 503	1.08 562	1.18 573	1.14 404	2.49 593	0.21 511	0.69 606	0.21 516	0.95 614	0.29 438	0.37 529

Ntro	1.00 552	1.68 602	2.80 538	0.95 585	0.85 580	1.06 557	0.53 510	0.98 515	0.90 536	0.62 448	0.76 494	0.93 531	0.66 500	1.66 473	0.98 493	0.99 605	0.45 581	0.75 595	0.40 565	1.19 606	0.75 585

AnyNet_C32	1.00 552	1.33 584	2.53 492	0.49 506	0.54 541	1.15 571	1.14 597	0.91 457	0.89 534	1.11 567	0.95 535	0.87 515	0.93 550	1.50 448	4.07 617	0.21 511	0.20 495	0.25 538	0.24 487	0.38 520	0.33 508

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 554	1.67 600	2.32 447	0.47 496	0.39 481	1.47 581	0.95 581	0.95 497	0.91 537	0.84 538	0.94 533	1.05 558	0.60 474	2.95 606	0.72 458	0.41 572	0.72 610	0.32 558	0.55 584	0.74 585	1.22 615

otaku	1.03 555	1.68 602	2.72 523	0.95 585	0.73 573	1.03 554	0.59 530	0.99 527	0.86 523	0.69 489	1.61 582	0.98 542	0.64 493	1.46 439	1.14 521	0.95 603	0.46 583	0.72 594	0.40 565	1.24 610	0.78 589

SGM-Forest	1.04 556	0.42 276	3.59 593	0.41 450	0.32 413	1.05 556	1.32 605	0.94 483	0.83 517	1.16 571	2.23 600	1.03 553	1.39 587	2.49 582	2.35 589	0.21 511	0.21 504	0.20 508	0.19 454	0.23 364	0.32 500
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 557	1.36 587	2.98 558	0.42 461	0.36 457	0.96 543	0.81 573	1.06 559	1.12 568	1.25 582	0.97 538	1.08 562	0.90 548	1.25 417	4.86 624	0.21 511	0.21 504	0.22 519	0.23 485	0.36 505	0.38 532

SPS-STEREO	1.07 558	1.13 554	2.88 544	0.65 560	0.69 570	0.99 547	0.68 553	1.05 558	0.87 526	1.36 588	1.23 564	1.46 587	0.94 553	1.87 514	1.72 564	0.66 590	0.61 596	0.58 585	0.57 590	0.65 578	0.77 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot4090	1.09 559	0.30 165	8.77 627	3.21 628	5.80 630	0.39 83	0.20 113	0.59 207	0.41 125	0.26 141	0.26 105	0.23 97	0.17 53	0.31 80	0.19 46	0.09 91	0.08 145	0.09 112	0.07 73	0.13 142	0.19 352

GCAPDPT-zeroshot	1.09 559	0.30 165	8.70 626	3.22 629	5.88 631	0.39 83	0.20 113	0.59 207	0.41 125	0.26 141	0.26 105	0.23 97	0.17 53	0.31 80	0.19 46	0.09 91	0.08 145	0.09 112	0.07 73	0.13 142	0.19 352

test_sample8	1.12 561	0.62 370	1.93 350	0.27 151	0.22 265	0.68 442	0.31 372	0.95 497	0.61 330	1.18 579	0.56 360	2.53 607	1.31 579	1.91 525	2.55 594	0.61 586	4.16 637	0.87 597	0.56 587	0.25 395	0.23 422

testlalala	1.12 561	0.30 165	9.21 629	3.22 629	5.94 632	0.39 83	0.20 113	0.59 207	0.41 125	0.26 141	0.26 105	0.23 97	0.17 53	0.31 80	0.19 46	0.09 91	0.08 145	0.09 112	0.07 73	0.13 142	0.17 316

WCMA_ROB	1.12 561	0.83 467	2.66 515	0.58 545	0.34 435	1.17 573	0.71 560	0.93 474	0.94 543	1.74 601	2.63 609	3.09 612	1.71 600	1.70 479	1.84 569	0.26 546	0.21 504	0.20 508	0.21 471	0.28 433	0.43 549

AnyNet_C01	1.14 564	1.49 591	4.23 605	0.54 530	0.53 539	1.51 585	1.37 608	1.04 557	1.07 561	1.17 577	1.33 573	1.15 572	1.08 566	1.61 469	2.74 597	0.25 542	0.22 510	0.28 545	0.24 487	0.48 558	0.40 542

NaN_ROB	1.14 564	0.94 502	2.96 554	0.53 525	0.56 547	1.13 569	0.99 584	0.98 515	1.00 551	1.09 566	0.87 520	0.77 475	1.06 565	5.90 629	2.72 596	0.16 452	0.23 518	0.16 452	0.24 487	0.22 349	0.36 522

RainbowNet	1.15 566	1.78 608	2.72 523	1.12 596	0.91 585	1.06 557	0.76 567	1.16 575	1.13 570	0.75 512	0.97 538	1.09 564	0.80 530	1.60 466	1.21 533	1.17 612	1.26 622	1.01 607	0.57 590	1.13 604	0.88 599

SuperB	1.15 566	1.14 556	5.43 613	0.36 382	0.26 335	0.81 511	0.89 578	0.88 433	1.17 571	0.67 480	0.68 455	0.63 388	1.39 587	1.74 486	3.37 610	0.15 431	0.12 351	0.17 473	0.16 401	2.80 630	0.25 446

NVStereoNet_ROB	1.16 568	0.95 509	2.54 498	0.58 545	0.55 544	0.78 499	0.63 544	1.00 535	1.08 562	1.03 561	4.07 627	1.48 588	1.22 574	2.88 605	1.27 539	0.50 579	0.46 583	0.54 583	0.62 597	0.50 563	0.63 576
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 569	0.42 276	3.87 596	0.54 530	0.44 509	4.11 627	0.58 528	1.31 584	0.84 520	2.12 605	1.12 558	0.98 542	0.71 511	4.24 624	0.99 498	0.16 452	0.14 395	0.19 499	0.17 421	0.18 279	0.35 514

SANet	1.20 570	1.21 568	3.33 587	0.38 422	0.27 349	1.73 596	0.85 575	1.10 566	2.49 618	1.16 571	1.83 588	1.72 594	1.50 593	2.37 564	2.84 599	0.18 479	0.16 439	0.16 452	0.15 380	0.32 466	0.32 500

RTS	1.21 571	1.31 579	6.39 620	0.52 519	0.51 536	1.61 588	0.79 569	1.03 553	1.37 584	1.13 568	1.30 570	1.10 566	0.85 538	2.65 592	2.08 578	0.21 511	0.24 522	0.18 493	0.18 434	0.43 546	0.32 500

RTSA	1.21 571	1.31 579	6.39 620	0.52 519	0.51 536	1.61 588	0.79 569	1.03 553	1.37 584	1.13 568	1.30 570	1.10 566	0.85 538	2.65 592	2.08 578	0.21 511	0.24 522	0.18 493	0.18 434	0.43 546	0.32 500

MeshStereo	1.21 571	1.15 560	3.01 561	0.34 348	0.28 362	1.10 566	0.69 556	1.35 586	1.01 553	2.71 620	2.41 603	2.96 610	1.45 590	2.80 602	1.40 549	0.22 524	0.22 510	0.22 519	0.19 454	0.50 563	0.26 456
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
SDNR	1.22 574	0.80 454	2.71 521	0.33 316	1.48 612	1.98 606	0.23 204	1.93 611	2.44 616	0.89 545	2.52 604	1.36 583	0.51 436	3.65 618	1.93 570	0.30 560	0.31 554	0.22 519	0.16 401	0.33 475	0.36 522

CSAN	1.25 575	1.12 551	3.04 562	0.51 515	0.37 469	1.06 557	1.15 598	1.22 576	1.08 562	1.17 577	1.91 590	1.04 556	1.31 579	5.96 630	2.43 592	0.26 546	0.22 510	0.24 533	0.24 487	0.31 457	0.30 486

EDNetEfficient	1.27 576	0.70 413	4.05 602	0.64 558	0.98 588	0.94 541	1.40 611	0.85 403	1.75 600	2.34 614	1.33 573	1.05 558	2.21 609	1.58 463	4.15 618	0.15 431	0.19 484	0.14 402	0.27 506	0.38 520	0.32 500

FCDSN-DC	1.29 577	0.54 339	2.50 489	0.47 496	0.41 499	1.12 567	0.60 532	1.10 566	1.27 578	2.23 611	2.87 612	3.67 617	3.12 620	2.39 570	1.69 562	0.30 560	0.26 538	0.31 554	0.30 523	0.35 498	0.38 532
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 578	1.05 542	2.77 534	0.74 567	1.43 607	0.72 463	0.56 522	0.96 502	0.91 537	0.99 557	2.92 615	6.01 631	0.70 509	2.38 567	3.32 609	0.13 368	0.10 270	0.08 48	0.06 15	0.34 486	0.22 398

ACVNet_1	1.33 579	1.91 617	4.03 601	1.09 593	0.88 582	1.19 575	0.66 547	1.24 580	1.17 571	0.94 553	0.96 536	3.09 612	1.04 562	2.37 564	1.11 518	1.04 607	0.48 589	1.03 608	0.48 575	1.12 603	0.83 591

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 580	1.70 604	2.50 489	0.56 539	0.40 491	2.15 611	0.99 584	1.24 580	1.26 577	1.02 560	1.10 557	1.29 579	0.88 546	3.10 610	1.08 512	1.66 623	0.83 614	0.68 592	0.88 611	1.57 617	1.80 627

MSMD_ROB	1.34 580	0.96 512	2.38 460	0.39 432	0.32 413	1.96 602	0.62 541	0.91 457	1.43 586	2.94 624	2.60 607	4.77 626	1.95 605	2.43 576	1.33 543	0.29 557	0.26 538	0.32 558	0.32 536	0.30 449	0.30 486

psmorigin	1.36 582	0.60 360	13.80 640	0.37 406	0.29 370	0.62 373	0.33 404	0.77 333	0.61 330	0.96 556	0.88 523	1.17 575	0.73 517	4.00 621	0.86 480	0.19 494	0.22 510	0.17 473	0.18 434	0.24 381	0.29 475

MADNet+	1.36 582	1.93 619	5.95 616	0.81 576	0.59 553	1.57 587	1.09 593	1.39 590	1.22 574	0.84 538	1.01 544	1.25 578	1.12 570	3.19 611	2.36 590	0.45 576	0.47 586	0.38 570	0.34 543	0.59 573	0.57 568

ELAS_RVC	1.37 584	0.78 450	3.21 580	0.55 537	0.50 531	1.49 583	2.48 627	1.48 593	1.71 599	2.13 608	2.09 593	2.07 599	2.56 613	1.90 524	2.02 575	0.35 568	0.36 563	0.37 568	0.34 543	0.49 561	0.47 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 585	1.64 598	1.86 319	1.36 602	1.11 599	1.39 579	1.19 600	1.76 604	1.45 588	1.16 571	2.21 598	1.53 589	1.38 585	1.98 532	1.52 554	1.29 615	0.67 600	1.27 614	0.69 601	1.29 612	0.98 602

IMH-64	1.39 585	1.64 598	1.86 319	1.36 602	1.11 599	1.39 579	1.19 600	1.76 604	1.45 588	1.16 571	2.21 598	1.53 589	1.38 585	1.98 532	1.52 554	1.29 615	0.67 600	1.27 614	0.69 601	1.29 612	0.98 602

ELAS	1.39 585	0.79 452	2.86 542	0.53 525	0.50 531	2.81 618	2.20 623	1.61 600	1.50 590	2.28 613	2.35 601	1.82 595	2.13 607	1.73 484	2.22 584	0.35 568	0.37 565	0.35 562	0.35 546	0.49 561	0.47 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 588	1.81 609	3.23 582	1.08 591	0.92 586	1.32 576	0.85 575	1.49 594	1.69 597	1.19 580	1.73 586	2.13 600	1.03 561	2.50 583	1.40 549	0.91 599	0.53 591	1.00 606	0.55 584	2.11 624	0.85 594

EKT-Stereo	1.47 589	0.49 318	1.93 350	2.57 624	19.31 645	0.55 252	0.22 169	0.69 266	0.42 139	0.38 209	0.36 193	0.43 264	0.27 213	0.69 335	0.26 181	0.12 338	0.14 395	0.11 243	0.16 401	0.20 316	0.15 267

WAO-7	1.48 590	1.63 596	2.49 485	0.93 583	0.75 574	1.72 595	1.10 594	1.84 609	1.96 609	1.43 595	2.54 605	1.97 597	1.61 597	3.06 608	2.08 578	0.69 592	0.66 599	0.94 602	0.74 604	0.80 591	0.69 580

FC-DCNN	1.49 591	0.59 358	2.88 544	0.44 472	0.39 481	1.97 604	0.66 547	1.67 601	1.70 598	2.72 621	2.89 613	4.22 620	2.97 617	2.55 587	2.19 583	0.29 557	0.26 538	0.31 554	0.30 523	0.32 466	0.39 538

PWCK	1.49 591	1.90 616	3.22 581	1.09 593	0.54 541	1.71 594	1.73 617	1.49 594	1.53 591	1.44 596	1.80 587	1.82 595	1.30 578	3.34 614	1.76 566	1.07 609	0.56 593	0.97 605	0.58 593	1.38 616	0.65 577

FC-DCNN v2	1.54 593	0.58 356	2.80 538	0.44 472	0.39 481	2.05 608	0.66 547	1.90 610	1.84 606	2.79 622	2.97 616	4.41 624	3.07 618	2.65 592	2.30 588	0.29 557	0.26 538	0.31 554	0.30 523	0.32 466	0.38 532

MFN_U_SF_RVC	1.55 594	2.39 630	3.16 574	0.65 560	0.41 499	1.12 567	0.46 486	1.23 579	1.33 581	1.61 599	1.20 562	1.43 586	0.98 557	1.76 489	1.97 572	1.90 626	1.80 626	1.98 629	2.15 631	1.63 618	1.77 626

WAO-6	1.58 595	1.54 593	2.32 447	1.14 597	1.00 592	2.30 613	1.03 590	1.82 608	2.85 622	1.25 582	2.61 608	2.20 601	1.56 595	2.47 581	1.99 574	0.95 603	0.67 600	1.19 613	0.83 609	1.08 601	0.88 599

DispFullNet	1.67 596	2.10 622	5.22 610	1.53 607	8.90 633	0.86 525	0.31 372	0.96 502	0.96 546	1.37 591	1.01 544	1.13 569	1.98 606	1.51 449	0.91 483	0.54 582	0.31 554	1.18 610	0.63 599	1.13 604	0.80 590

JetBlue	1.78 597	1.63 596	3.92 598	0.73 565	1.21 604	4.38 628	3.35 630	1.59 598	1.20 573	1.26 585	1.52 581	2.37 604	1.88 604	3.23 612	3.00 600	0.53 580	0.47 586	0.48 579	0.49 577	1.29 612	0.97 601

Dean	1.79 598	1.83 610	3.92 598	1.29 601	1.07 598	1.55 586	1.00 587	1.95 612	2.33 614	1.47 597	4.19 628	4.26 623	1.33 582	2.21 555	1.48 553	1.14 611	0.68 604	1.18 610	0.74 604	1.24 610	0.98 602

SGM+DAISY	1.83 599	1.43 588	3.81 595	0.87 578	1.01 593	2.38 615	2.53 628	1.36 587	1.75 600	2.92 623	3.22 619	2.65 608	2.93 615	2.22 558	3.10 603	0.72 593	0.69 606	0.63 589	0.62 597	0.77 589	0.98 602

SGM_RVC	1.89 600	0.92 494	2.50 489	0.96 587	0.93 587	1.63 590	1.37 608	1.52 596	12.43 637	1.85 602	1.69 585	2.40 606	1.74 601	2.81 603	1.71 563	0.53 580	0.47 586	0.42 573	0.47 574	0.74 585	0.74 583
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 601	1.85 612	4.10 603	1.07 590	0.86 581	1.15 571	0.53 510	1.06 559	1.12 568	0.64 467	1.09 556	1.99 598	0.70 509	2.20 554	9.86 639	5.62 636	0.41 579	1.03 608	0.55 584	1.86 622	0.85 594

LVE	1.96 602	2.17 629	3.14 572	1.68 609	1.80 618	1.63 590	1.03 590	2.34 618	2.81 621	1.25 582	2.89 613	4.24 622	1.29 576	2.79 601	1.44 551	2.85 631	0.91 617	1.18 610	1.46 625	1.23 609	1.10 612

MonStereo1	1.98 603	1.01 535	1.78 268	1.19 598	1.04 595	3.58 622	0.61 536	1.53 597	1.93 608	1.39 592	3.37 621	2.23 603	10.80 638	2.84 604	1.25 537	1.04 607	0.38 569	0.96 604	0.57 590	1.10 602	1.00 609

IMH	2.02 604	2.15 628	2.69 520	1.68 609	1.12 601	1.66 593	0.92 580	2.10 616	1.92 607	1.32 587	2.66 610	2.21 602	1.69 599	5.78 628	1.68 561	5.54 635	0.96 618	1.31 616	0.71 603	1.32 615	0.99 607

DStereoSA	2.12 605	0.98 524	2.80 538	1.25 600	2.23 621	1.97 604	4.62 635	1.22 576	2.54 619	1.16 571	3.84 626	1.00 547	4.05 624	2.07 543	5.29 627	0.93 600	1.48 625	0.48 579	1.51 626	0.95 599	1.95 628

DStereoFS	2.23 606	2.10 622	2.47 481	1.61 608	1.88 620	3.81 623	2.06 622	1.95 612	3.33 624	2.38 615	3.31 620	2.37 604	4.92 626	2.45 578	3.27 606	1.03 606	1.27 624	0.55 584	1.04 617	0.70 582	2.05 629

IGEV-RUCA	2.28 607	0.30 165	1.15 112	0.40 443	1.86 619	2.06 609	1.90 619	1.36 587	1.80 604	3.70 628	3.76 624	5.02 627	8.19 635	2.12 550	1.63 559	0.25 542	0.76 611	2.72 633	1.91 629	2.39 627	2.36 631

WQFJA1++	2.30 608	0.22 45	6.03 617	1.08 591	1.15 602	0.29 20	0.14 20	0.39 44	0.24 3	13.61 642	0.19 41	3.34 616	0.17 53	0.33 105	0.24 154	0.10 198	0.07 53	0.08 48	0.07 73	18.19 652	0.14 228

MultiAttention	2.38 609	0.50 324	1.93 350	1.80 613	2.56 624	10.86 636	2.30 624	1.22 576	0.80 506	0.62 448	1.16 561	1.13 569	0.56 455	16.09 645	1.18 528	0.20 504	0.09 225	0.43 575	1.62 627	0.94 597	1.58 623

UNDER WATER-64	2.47 610	1.89 615	4.86 608	1.82 616	1.44 609	3.18 620	1.57 616	2.62 619	5.64 628	2.05 604	2.13 595	4.13 619	3.76 622	2.62 590	3.42 611	1.47 620	0.85 615	1.57 624	1.07 619	1.82 621	1.49 620

TorneroNet-64	2.65 611	1.83 610	3.30 584	1.46 605	1.20 603	3.89 624	0.99 584	3.51 631	6.71 632	2.56 617	4.60 629	4.22 620	3.85 623	3.33 613	3.14 604	1.19 613	0.65 598	1.39 619	0.79 608	3.31 632	1.15 613

notaker	2.66 612	2.07 621	3.31 586	2.61 625	1.43 607	1.76 597	1.11 595	2.76 622	1.79 602	2.26 612	11.53 640	3.96 618	4.29 625	3.09 609	2.76 598	1.55 622	0.88 616	1.70 627	1.07 619	2.00 623	1.35 617

UNDER WATER	2.74 613	1.85 612	4.54 607	1.81 615	1.44 609	2.34 614	1.40 611	3.24 626	6.60 631	2.60 618	2.76 611	5.75 629	5.24 629	3.02 607	4.01 616	1.45 619	0.81 613	1.59 625	1.06 618	1.80 620	1.51 621

MADNet++	2.79 614	2.11 625	2.97 557	2.49 623	2.28 622	2.95 619	2.31 625	2.67 620	2.47 617	3.03 625	3.13 618	2.70 609	2.92 614	4.10 622	4.48 621	2.68 630	2.24 634	3.04 636	2.44 633	2.37 626	2.34 630

WAO-8	2.80 615	2.14 626	2.89 547	1.91 617	1.04 595	3.98 625	0.96 582	3.26 627	6.17 629	2.15 609	3.37 621	3.31 614	2.41 611	11.84 637	2.03 576	2.05 627	1.86 628	1.54 622	0.92 612	1.22 607	0.87 597

Venus	2.80 615	2.14 626	2.89 547	1.91 617	1.04 595	3.98 625	0.96 582	3.26 627	6.17 629	2.15 609	3.37 621	3.31 614	2.41 611	11.84 637	2.03 576	2.05 627	1.86 628	1.54 622	0.92 612	1.22 607	0.87 597

DGSMNet	2.89 617	0.63 381	3.18 577	3.43 631	4.17 629	2.57 617	6.98 638	0.97 511	0.83 517	0.56 375	1.86 589	0.79 484	0.62 488	1.64 471	1.39 547	4.61 634	5.01 639	5.17 639	4.71 639	4.44 636	4.19 635

MANE	2.90 618	1.14 556	2.96 554	1.03 589	1.01 593	5.01 629	2.45 626	5.36 633	6.88 633	3.58 627	4.76 631	5.99 630	4.99 627	4.23 623	4.61 623	0.56 585	0.67 600	0.44 576	0.78 606	0.51 565	1.03 610

SGM-ForestM	2.98 619	1.70 604	3.52 592	0.67 562	0.47 527	5.18 630	3.36 631	3.30 629	2.86 623	4.44 629	3.79 625	9.80 637	5.50 630	6.29 631	6.52 631	0.27 551	0.36 563	0.24 533	0.27 506	0.38 520	0.58 570

xyz-stereo	3.02 620	0.29 149	30.64 660	0.23 57	0.12 13	15.52 640	0.24 239	0.51 142	0.47 201	0.59 418	7.99 633	0.64 397	0.47 415	1.39 427	0.50 385	0.09 91	0.07 53	0.34 561	0.07 73	0.13 142	0.08 44

MSAF-DinoV2	3.10 621	1.86 614	10.68 633	3.61 632	0.30 385	3.34 621	0.82 574	2.81 623	1.79 602	0.80 524	0.87 520	1.56 592	1.10 568	26.49 659	1.96 571	0.17 467	0.13 375	0.19 499	1.63 628	0.92 596	0.99 607

JetRed	3.29 622	4.93 632	10.17 632	1.45 604	1.72 617	7.44 632	5.05 636	3.06 624	2.12 613	2.41 616	2.39 602	2.99 611	2.37 610	3.51 617	6.44 630	1.32 618	1.90 630	1.37 618	1.23 623	2.21 625	1.76 625

LSM	3.31 623	1.11 550	5.29 612	9.40 639	30.65 655	0.84 519	1.12 596	0.91 457	1.22 574	1.36 588	2.19 597	0.93 531	0.83 534	1.66 473	0.90 482	0.21 511	0.31 554	0.24 533	0.28 509	0.39 530	6.33 638

U	3.37 624	0.17 2	0.91 85	0.26 130	13.79 642	19.19 646	0.15 34	0.41 58	0.31 20	0.17 28	0.18 37	0.27 156	0.15 32	0.21 4	0.16 9	0.09 91	0.06 23	17.88 652	12.81 646	0.10 72	0.08 44

KSHMR	4.10 625	1.97 620	5.27 611	1.71 611	1.47 611	1.96 602	1.28 603	3.19 625	17.33 648	2.12 605	15.91 643	9.18 636	1.57 596	8.42 634	1.98 573	1.52 621	1.26 622	1.67 626	1.19 621	1.67 619	1.40 619

ktn	4.35 626	2.10 622	2.89 547	1.80 613	1.49 613	2.13 610	1.41 613	2.26 617	12.72 638	11.41 639	16.43 644	11.15 639	3.75 621	4.36 625	3.18 605	1.82 625	0.98 620	1.73 628	1.21 622	2.97 631	1.27 616

LE_ROB	4.43 627	1.35 586	9.38 630	2.79 626	3.93 627	2.43 616	3.46 632	2.68 621	11.19 635	11.66 640	4.73 630	5.26 628	10.46 637	4.50 626	9.49 636	0.82 598	0.69 606	1.34 617	0.98 615	0.75 587	0.76 587

tt	4.93 628	0.27 111	4.20 604	2.29 621	1.58 615	10.20 635	16.97 644	9.42 640	5.02 627	1.67 600	1.28 567	4.68 625	5.03 628	3.37 616	5.92 628	6.16 637	9.47 646	2.82 634	3.18 636	3.60 633	1.53 622

TorneroNet	5.50 629	1.92 618	3.16 574	1.47 606	1.25 606	14.07 638	1.06 592	4.90 632	20.99 653	10.17 635	16.48 645	11.88 641	6.93 632	3.34 614	4.20 619	1.30 617	0.69 606	1.45 621	0.86 610	2.61 629	1.20 614

TCMNet-wrong-test	5.51 630	6.62 635	6.20 619	13.02 643	11.90 638	7.14 631	5.53 637	6.99 637	1.44 587	2.65 619	3.10 617	8.37 635	5.95 631	4.75 627	6.05 629	3.07 632	0.98 620	2.38 632	1.99 630	6.62 639	5.43 637

coex-ft	5.95 631	1.67 600	60.57 661	0.34 348	0.30 385	0.77 494	0.69 556	0.74 299	4.41 626	19.22 648	2.15 596	1.62 593	7.97 634	1.81 504	8.96 635	0.44 574	2.08 632	0.18 493	0.19 454	0.38 520	4.62 636

HanzoNet	7.64 632	2.86 631	5.05 609	7.01 636	3.97 628	2.18 612	1.34 607	3.37 630	4.05 625	13.17 641	10.58 634	10.73 638	16.52 645	8.45 635	10.51 640	10.48 645	9.72 647	5.59 641	13.46 647	6.84 640	6.83 639

USTest	8.10 633	7.17 636	8.96 628	9.25 638	9.05 634	15.27 639	23.78 646	9.96 641	9.47 634	5.94 633	6.75 632	7.80 634	7.48 633	8.83 636	11.21 641	2.21 629	3.56 636	2.86 635	3.20 637	5.02 637	4.16 634

EDNetEfficientorigin	8.18 634	0.98 524	145.96 663	0.51 515	0.89 583	0.72 463	0.48 498	0.85 403	1.56 593	2.12 605	1.49 579	1.29 579	1.31 579	1.83 506	2.13 582	0.13 368	0.12 351	0.17 473	0.18 434	0.39 530	0.45 552

DGTPSM_ROB	8.89 635	5.62 633	12.25 635	5.92 635	11.32 636	8.54 633	24.18 647	6.40 635	13.49 639	5.15 630	11.46 638	6.19 632	10.92 639	7.00 632	13.72 642	4.47 633	7.65 640	3.92 637	7.45 642	4.38 635	7.87 641

Selective-IGEV-i1pa	9.22 636	12.57 641	9.49 631	2.20 619	1.49 613	16.83 642	8.03 639	14.34 645	11.26 636	10.52 636	15.24 642	14.52 645	11.94 644	18.22 649	9.78 638	7.79 644	3.09 635	5.20 640	2.49 634	2.46 628	6.90 640

DPSMNet_ROB	9.48 637	5.64 634	13.01 639	8.82 637	11.82 637	8.54 633	24.20 648	6.41 636	13.65 642	5.32 632	11.47 639	6.33 633	10.92 639	7.69 633	13.89 643	7.25 643	8.19 642	5.06 638	7.78 643	5.31 638	8.26 642

BEATNet-Init1	12.10 638	11.19 637	27.29 658	2.99 627	3.51 625	21.84 652	11.10 640	14.34 645	13.83 643	20.34 649	20.33 650	26.35 660	20.03 647	19.06 650	14.80 646	1.74 624	1.81 627	2.05 630	2.49 634	3.69 634	3.12 633

DPSM_ROB	12.34 639	11.21 639	12.51 636	12.91 641	12.80 640	19.84 649	28.28 653	14.38 647	14.28 644	10.58 637	11.26 636	12.03 642	11.85 642	13.15 643	15.34 647	7.11 641	8.31 643	6.50 643	7.35 640	8.84 641	8.31 643

DPSM	12.34 639	11.21 639	12.51 636	12.91 641	12.80 640	19.84 649	28.28 653	14.38 647	14.28 644	10.58 637	11.26 636	12.03 642	11.85 642	13.15 643	15.34 647	7.11 641	8.31 643	6.50 643	7.35 640	8.84 641	8.31 643

DLNR-FE	13.43 641	20.01 646	23.53 647	121.73 663	33.87 656	0.46 151	0.15 34	8.09 639	0.35 47	0.28 158	0.37 196	0.26 142	0.17 53	0.75 349	0.29 215	6.68 640	0.26 538	0.09 112	0.38 559	50.82 663	0.18 336

DLNR_Zeroshot_test	13.43 641	19.94 645	23.55 648	121.61 662	35.03 657	0.46 151	0.15 34	8.02 638	0.35 47	0.28 158	0.37 196	0.26 142	0.17 53	0.76 353	0.29 215	6.42 639	0.26 538	0.09 112	0.38 559	50.13 662	0.18 336

LRCNet_RVC	13.74 643	19.30 643	12.75 638	19.46 646	12.69 639	1.86 598	0.41 454	12.33 642	1.05 557	15.77 644	18.83 649	12.62 644	8.70 636	12.21 640	9.62 637	22.22 654	8.37 645	25.85 656	24.01 656	19.32 653	17.44 653

DPSimNet_ROB	17.97 644	20.20 650	24.98 652	17.62 644	15.92 643	21.53 651	21.00 645	13.70 643	15.61 646	23.89 660	14.69 641	22.87 650	24.58 660	12.70 642	14.56 644	18.48 653	12.91 648	20.21 654	12.05 645	17.76 644	14.17 646

HaxPig	19.86 645	22.40 651	22.34 646	17.95 645	17.95 644	11.77 637	11.89 641	16.02 649	15.89 647	21.10 650	21.41 651	18.74 649	18.39 646	20.08 651	19.69 649	23.63 658	23.22 657	24.06 655	23.69 655	23.00 654	23.95 655

Anonymous_1	22.91 646	11.20 638	12.13 634	12.75 640	26.28 654	19.43 647	27.92 652	14.08 644	13.61 640	14.96 643	10.58 634	11.26 640	11.19 641	12.55 641	14.57 645	38.28 661	7.88 641	34.96 659	63.99 661	89.57 664	10.94 645

PML	23.15 647	16.83 642	7.78 623	5.49 634	9.93 635	51.13 662	104.50 664	5.76 634	13.62 641	37.30 664	105.93 664	30.86 661	23.50 652	12.07 639	7.87 634	6.30 638	2.12 633	6.32 642	2.43 632	10.44 643	2.90 632

MEDIAN_ROB	23.96 648	27.05 659	26.39 657	22.16 647	22.13 646	16.12 641	13.97 642	20.24 650	20.05 649	25.50 661	25.31 659	22.96 651	22.63 651	24.39 652	23.24 653	28.20 659	27.23 661	28.62 657	27.75 659	27.50 655	27.76 658

RAFT-FEzeroshot	24.80 649	22.55 654	24.73 649	26.10 650	25.76 649	39.84 655	57.07 660	28.84 655	28.79 658	21.14 652	22.48 653	24.18 653	23.88 654	26.38 653	30.87 657	14.26 647	16.71 652	13.09 645	14.82 650	17.79 648	16.72 650

RAFT-FE	24.80 649	22.55 654	24.73 649	26.10 650	25.76 649	39.84 655	57.07 660	28.84 655	28.79 658	21.14 652	22.48 653	24.18 653	23.88 654	26.38 653	30.87 657	14.26 647	16.71 652	13.09 645	14.82 650	17.79 648	16.72 650

CasAABBNet	24.81 651	22.53 652	24.83 651	26.08 649	25.74 648	39.86 657	57.06 658	28.87 657	28.83 660	21.16 655	22.54 655	24.22 655	23.89 657	26.38 653	30.87 657	14.25 646	16.71 652	13.09 645	14.81 649	17.78 645	16.71 648

FlowAnything	24.85 652	22.54 653	25.10 653	26.11 652	25.76 649	39.86 657	57.00 656	28.89 658	28.87 661	21.31 657	22.68 658	24.22 655	23.87 653	26.39 656	30.89 661	14.26 647	16.78 656	13.10 649	14.90 654	17.78 645	16.69 647

Hybrid-DGEV	24.86 653	22.58 656	25.22 655	26.11 652	25.76 649	39.92 659	57.06 658	29.03 661	29.01 663	21.12 651	22.64 656	24.13 652	23.91 658	26.46 658	30.82 655	14.27 650	16.70 651	13.09 645	14.83 653	17.78 645	16.71 648

Selective-RAFT-Error	24.87 654	22.59 657	25.14 654	26.13 654	25.82 653	39.93 660	57.03 657	28.97 659	28.95 662	21.21 656	22.65 657	24.25 657	23.98 659	26.43 657	30.83 656	14.27 650	16.71 652	13.10 649	14.82 650	17.82 650	16.76 652

LSM0	26.58 655	22.63 658	25.88 656	30.13 655	52.21 663	39.94 661	56.74 655	28.97 659	28.72 657	21.14 652	22.26 652	24.43 658	23.88 654	26.54 660	30.87 657	14.32 652	16.55 650	13.12 651	14.71 648	17.92 651	20.60 654

AVERAGE_ROB	26.93 656	30.34 660	29.27 659	25.82 648	25.34 647	19.48 648	15.17 643	23.55 654	23.00 656	28.45 662	27.87 660	26.25 659	25.86 661	26.96 661	25.55 654	31.30 660	30.07 662	31.76 658	30.81 660	30.79 659	30.93 659

xxxxx1	28.96 657	20.11 647	14.07 641	49.74 656	39.15 658	18.98 643	26.64 649	21.94 651	20.21 650	16.45 645	17.48 646	18.36 646	21.56 648	16.21 646	20.88 650	23.07 655	26.55 658	66.40 662	78.70 662	30.27 656	32.51 660

tt_ll	28.96 657	20.11 647	14.07 641	49.74 656	39.15 658	18.98 643	26.64 649	21.94 651	20.21 650	16.45 645	17.48 646	18.36 646	21.56 648	16.21 646	20.88 650	23.07 655	26.55 658	66.40 662	78.70 662	30.27 656	32.51 660

ff	28.96 657	20.11 647	14.07 641	49.74 656	39.15 658	18.98 643	26.64 649	21.94 651	20.21 650	16.45 645	17.48 646	18.36 646	21.56 648	16.21 646	20.88 650	23.07 655	26.55 658	66.40 662	78.70 662	30.27 656	32.51 660

RSGM-EC	41.56 660	31.72 661	19.92 644	51.66 659	47.86 661	38.70 653	61.61 662	33.83 662	22.80 654	23.45 658	29.29 661	43.76 662	35.31 662	66.76 662	70.17 663	66.40 663	37.60 663	48.67 660	25.68 657	48.86 660	27.21 656

acva	41.56 660	31.72 661	19.92 644	51.66 659	47.86 661	38.70 653	61.61 662	33.83 662	22.80 654	23.45 658	29.29 661	43.76 662	35.31 662	66.76 662	70.17 663	66.40 663	37.60 663	48.67 660	25.68 657	48.86 660	27.21 656

Selective-IGEV-i16pa	47.65 662	67.17 663	7.20 622	2.47 622	2.32 623	116.02 664	1.42 614	90.41 665	82.69 664	32.69 663	90.10 663	60.10 664	84.41 664	129.53 665	52.52 662	50.16 662	15.10 649	18.00 653	9.63 644	0.94 597	40.09 663

test_example2	115.39 663	123.23 664	94.57 662	115.52 661	123.55 664	101.63 663	114.33 665	53.41 664	99.48 665	134.90 665	135.05 665	85.83 665	85.11 665	111.32 664	106.15 665	152.55 665	205.26 665	99.78 665	114.96 665	140.96 665	110.20 664

GS-Stereo							0.21 139	0.62 229	0.41 125	0.22 71	0.22 67	0.17 50	0.18 77	0.44 195	0.16 9	0.10 198	0.16 439	0.08 48	0.11 254	0.33 475	0.84 592

FSD					0.29 370	0.35 55	0.33 404	0.44 81	0.46 182	0.32 183	0.32 165	0.37 217	0.32 274	0.35 124	0.32 260	0.28 555	0.27 545	0.31 554	0.30 523	0.31 457

ccccc		297.21 665		374.70 664	380.44 665	203.92 665		216.32 666		203.37 666		215.01 666		312.78 666		412.57 666	356.13 666	256.09 666	227.69 666	428.88 666

ASD4		19.65 644

Low-res two-view benchmark