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

2.5w	0.21 55	0.23 104	0.50 1	0.22 76	0.15 103	0.39 100	0.19 123	0.47 140	0.36 101	0.21 86	0.22 95	0.13 4	0.17 76	0.33 128	0.20 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 35	0.51 2	0.22 76	0.17 164	0.35 64	0.14 40	0.27 2	0.25 6	0.19 70	0.21 82	0.14 15	0.15 33	0.27 60	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.06 1	0.14 252

2.25w	0.21 55	0.22 81	0.51 2	0.21 46	0.14 73	0.36 73	0.13 14	0.42 88	0.34 75	0.23 117	0.27 135	0.14 15	0.18 100	0.33 128	0.24 182	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

2w_stereo	0.21 55	0.19 18	0.51 2	0.22 76	0.13 40	0.41 119	0.20 142	0.50 161	0.34 75	0.25 148	0.23 106	0.13 4	0.23 172	0.24 9	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

FlowAnything_test	0.23 89	0.32 212	0.52 5	0.28 200	0.17 164	0.37 78	0.20 142	0.38 54	0.24 3	0.24 128	0.20 73	0.21 114	0.17 76	0.26 38	0.25 195	0.13 379	0.10 287	0.14 417	0.16 416	0.17 273	0.12 194

3.25w_new	0.20 31	0.20 35	0.52 5	0.21 46	0.14 73	0.37 78	0.14 40	0.43 97	0.35 81	0.23 117	0.21 82	0.16 39	0.18 100	0.27 60	0.20 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

3.25w	0.20 31	0.20 35	0.52 5	0.21 46	0.14 73	0.37 78	0.14 40	0.43 97	0.35 81	0.23 117	0.21 82	0.16 39	0.18 100	0.27 60	0.20 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

1w_stereo	0.22 81	0.17 7	0.52 5	0.23 90	0.16 134	0.44 149	0.22 189	0.55 207	0.40 144	0.25 148	0.29 148	0.13 4	0.26 215	0.28 74	0.20 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

monsterstereo	0.22 81	0.22 81	0.52 5	0.25 127	0.27 373	0.39 100	0.14 40	0.51 169	0.33 69	0.25 148	0.27 135	0.13 4	0.13 12	0.38 180	0.21 95	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.06 1

monsters	0.22 81	0.22 81	0.52 5	0.23 90	0.28 387	0.42 138	0.14 40	0.46 126	0.31 52	0.24 128	0.20 73	0.13 4	0.14 15	0.43 206	0.20 73	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 139	0.06 1	0.06 1

OmniDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 11	0.23 90	0.09 1	0.38 91	0.15 70	0.32 16	0.33 69	0.16 17	0.12 8	0.23 127	0.19 123	0.27 60	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

3.5w_stereo	0.21 55	0.22 81	0.55 11	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.14 40	0.43 97	0.33 69	0.21 86	0.24 116	0.14 15	0.18 100	0.34 140	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

4w-stereo	0.20 31	0.21 58	0.57 13	0.21 46	0.15 103	0.39 100	0.13 14	0.39 67	0.33 69	0.22 98	0.21 82	0.13 4	0.20 134	0.29 91	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

2.75w_new	0.21 55	0.21 58	0.57 13	0.20 21	0.14 73	0.40 108	0.18 114	0.47 140	0.36 101	0.24 128	0.20 73	0.13 4	0.19 123	0.31 108	0.21 95	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.06 1	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.25 99	0.19 18	0.58 15	0.28 200	0.18 202	0.28 10	0.22 189	0.38 54	0.54 290	0.23 117	0.30 161	0.27 180	0.26 215	0.37 172	0.24 182	0.14 422	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.12 140	0.10 132

ITER	0.20 31	0.19 18	0.59 16	0.21 46	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.31 9	0.31 52	0.24 128	0.22 95	0.16 39	0.18 100	0.48 256	0.20 73	0.08 51	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

3w_stereo	0.21 55	0.22 81	0.59 16	0.22 76	0.12 9	0.37 78	0.22 189	0.50 161	0.38 115	0.22 98	0.21 82	0.12 2	0.22 155	0.26 38	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.08 76

PyraSte	0.20 31	0.15 2	0.60 18	0.22 76	0.15 103	0.38 91	0.14 40	0.44 106	0.35 81	0.16 17	0.18 62	0.19 96	0.18 100	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 55	0.33 221	0.60 18	0.23 90	0.12 9	0.44 149	0.13 14	0.39 67	0.46 205	0.13 1	0.10 2	0.17 69	0.13 12	0.35 148	0.15 2	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 102

ITERv19	0.20 31	0.20 35	0.61 20	0.22 76	0.14 73	0.38 91	0.15 70	0.35 33	0.29 44	0.21 86	0.22 95	0.13 4	0.23 172	0.34 140	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.07 108	0.08 66	0.09 102

qwe	0.21 55	0.22 81	0.61 20	0.21 46	0.20 250	0.41 119	0.15 70	0.46 126	0.35 81	0.26 162	0.22 95	0.14 15	0.14 15	0.31 108	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

3.75w	0.21 55	0.21 58	0.61 20	0.21 46	0.20 250	0.44 149	0.16 88	0.44 106	0.30 50	0.22 98	0.20 73	0.13 4	0.18 100	0.29 91	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.21 55	0.33 221	0.61 20	0.23 90	0.21 264	0.45 156	0.13 14	0.33 21	0.46 205	0.13 1	0.09 1	0.18 86	0.12 6	0.32 117	0.15 2	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 102

rvit_stereo_0081	0.25 99	0.21 58	0.61 20	0.28 200	0.17 164	0.31 29	0.22 189	0.42 88	0.53 277	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.21 145	0.34 140	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 102

rvit_stereo_0082	0.25 99	0.21 58	0.61 20	0.28 200	0.17 164	0.31 29	0.22 189	0.42 88	0.53 277	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.21 145	0.34 140	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 102

ACW_4w	0.20 31	0.15 2	0.62 26	0.21 46	0.14 73	0.38 91	0.15 70	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.16 41	0.18 86	0.16 54	0.26 38	0.19 45	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 31	0.15 2	0.62 26	0.21 46	0.16 134	0.40 108	0.15 70	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.15 26	0.21 114	0.16 54	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

zxcv128	0.19 6	0.20 35	0.62 26	0.19 1	0.13 40	0.38 91	0.14 40	0.38 54	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.17 69	0.15 33	0.25 16	0.20 73	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

USM	0.19 6	0.22 81	0.63 29	0.21 46	0.11 2	0.33 46	0.14 40	0.32 16	0.29 44	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.13 12	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

xxxad45	0.20 31	0.15 2	0.63 29	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.15 70	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.14 16	0.19 96	0.16 54	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

dddd17k	0.20 31	0.20 35	0.63 29	0.20 21	0.12 9	0.40 108	0.14 40	0.37 47	0.29 44	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.16 54	0.28 74	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 29	0.20 21	0.13 40	0.30 20	0.14 40	0.32 16	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.14 15	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

4.5_new	0.21 55	0.22 81	0.63 29	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.17 98	0.40 72	0.35 81	0.25 148	0.22 95	0.14 15	0.14 15	0.22 3	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

4.5w-stereo	0.21 55	0.22 81	0.63 29	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.17 98	0.40 72	0.35 81	0.25 148	0.22 95	0.14 15	0.14 15	0.22 3	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

5k_new	0.18 1	0.20 35	0.64 35	0.20 21	0.13 40	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.29 44	0.16 17	0.13 12	0.17 69	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 102

99wein	0.19 6	0.19 18	0.64 35	0.19 1	0.12 9	0.30 20	0.13 14	0.34 30	0.29 44	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv8	0.19 6	0.19 18	0.64 35	0.19 1	0.13 40	0.31 29	0.13 14	0.36 39	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

DilatedVolume-Stereo	0.26 102	0.20 35	0.64 35	0.25 127	0.15 103	0.41 119	0.18 114	0.42 88	0.35 81	0.34 204	0.34 197	0.25 154	0.23 172	0.43 206	0.53 410	0.09 117	0.09 237	0.08 85	0.10 206	0.12 140	0.11 157

4.25_new	0.21 55	0.23 104	0.64 35	0.22 76	0.18 202	0.41 119	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 82	0.14 15	0.18 100	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4.5w_new	0.21 55	0.23 104	0.64 35	0.22 76	0.18 202	0.41 119	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 82	0.14 15	0.18 100	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4.25w-stereo	0.21 55	0.23 104	0.64 35	0.22 76	0.18 202	0.41 119	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 82	0.14 15	0.18 100	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

IGEV-Stereo++	0.23 89	0.23 104	0.64 35	0.24 108	0.22 291	0.47 182	0.13 14	0.52 183	0.33 69	0.18 63	0.24 116	0.17 69	0.22 155	0.32 117	0.19 45	0.08 51	0.06 23	0.08 85	0.06 36	0.17 273	0.09 102

mfccc	0.19 6	0.20 35	0.65 43	0.19 1	0.13 40	0.42 138	0.13 14	0.33 21	0.28 27	0.17 50	0.14 16	0.18 86	0.16 54	0.27 60	0.23 157	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

weee2	0.18 1	0.19 18	0.65 43	0.20 21	0.12 9	0.30 20	0.14 40	0.29 4	0.28 27	0.16 17	0.13 12	0.18 86	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

SteFusion	0.20 31	0.13 1	0.65 43	0.20 21	0.15 103	0.41 119	0.15 70	0.43 97	0.38 115	0.16 17	0.20 73	0.15 33	0.14 15	0.26 38	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

tim_s	0.20 31	0.16 6	0.65 43	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.14 40	0.45 119	0.37 109	0.16 17	0.16 41	0.19 96	0.16 54	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 6	0.20 35	0.65 43	0.20 21	0.12 9	0.38 91	0.13 14	0.38 54	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.15 33	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv12	0.19 6	0.19 18	0.65 43	0.19 1	0.13 40	0.30 20	0.13 14	0.33 21	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.17 69	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ITERv10	0.19 6	0.19 18	0.65 43	0.20 21	0.13 40	0.30 20	0.14 40	0.37 47	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.15 33	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

s6wercc	0.19 6	0.19 18	0.65 43	0.19 1	0.12 9	0.32 38	0.14 40	0.34 30	0.27 17	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv2	0.21 55	0.21 58	0.65 43	0.21 46	0.14 73	0.39 100	0.12 4	0.36 39	0.31 52	0.33 201	0.21 82	0.16 39	0.17 76	0.32 117	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.07 30

MonStereo	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.21 46	0.17 164	0.33 46	0.15 70	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 55	0.14 15	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 108	0.07 4	0.09 102

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.21 46	0.17 164	0.33 46	0.15 70	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 55	0.14 15	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 108	0.07 4	0.09 102

asd	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.22 76	0.17 164	0.41 119	0.14 40	0.35 33	0.32 60	0.24 128	0.20 73	0.15 33	0.18 100	0.26 38	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.08 76

depthmonostereo	0.26 102	0.23 104	0.65 43	0.41 465	0.13 40	0.41 119	0.19 123	0.51 169	0.40 144	0.25 148	0.29 148	0.26 168	0.28 250	0.44 215	0.23 157	0.09 117	0.10 287	0.09 144	0.07 108	0.10 107	0.08 76

MLG-Stereo_test3	0.21 55	0.35 243	0.65 43	0.21 46	0.14 73	0.36 73	0.13 14	0.37 47	0.40 144	0.21 86	0.12 8	0.17 69	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.10 132

MonSter	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.21 46	0.17 164	0.33 46	0.15 70	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 55	0.14 15	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 108	0.07 4	0.09 102

aaa3	0.18 1	0.22 81	0.66 58	0.19 1	0.13 40	0.29 14	0.14 40	0.32 16	0.26 10	0.16 17	0.14 16	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ss10	0.19 6	0.21 58	0.66 58	0.20 21	0.12 9	0.32 38	0.13 14	0.38 54	0.31 52	0.17 50	0.16 41	0.16 39	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.08 161	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ACM	0.19 6	0.21 58	0.66 58	0.20 21	0.13 40	0.35 64	0.12 4	0.31 9	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.17 69	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ITERv7	0.19 6	0.19 18	0.66 58	0.20 21	0.12 9	0.32 38	0.13 14	0.36 39	0.27 17	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

a5sdf	0.19 6	0.20 35	0.66 58	0.20 21	0.12 9	0.33 46	0.13 14	0.35 33	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

dual_stereo	0.23 89	0.25 122	0.66 58	0.21 46	0.15 103	0.27 8	0.15 70	0.62 251	0.40 144	0.15 6	0.13 12	0.18 86	0.14 15	0.37 172	0.19 45	0.09 117	0.31 565	0.07 1	0.10 206	0.07 4	0.07 30

gc-stereo	0.19 6	0.21 58	0.67 64	0.19 1	0.12 9	0.31 29	0.14 40	0.31 9	0.26 10	0.17 50	0.14 16	0.16 39	0.16 54	0.26 38	0.22 128	0.09 117	0.08 161	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

iked130	0.19 6	0.21 58	0.67 64	0.20 21	0.12 9	0.33 46	0.14 40	0.35 33	0.27 17	0.16 17	0.14 16	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

SX	0.19 6	0.22 81	0.68 66	0.20 21	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.28 27	0.16 17	0.12 8	0.19 96	0.15 33	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 102

ITERv21	0.20 31	0.22 81	0.68 66	0.19 1	0.14 73	0.41 119	0.14 40	0.33 21	0.27 17	0.15 6	0.14 16	0.17 69	0.16 54	0.28 74	0.22 128	0.09 117	0.08 161	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ITER124	0.19 6	0.21 58	0.68 66	0.20 21	0.12 9	0.41 119	0.14 40	0.31 9	0.26 10	0.16 17	0.14 16	0.16 39	0.16 54	0.27 60	0.22 128	0.08 51	0.08 161	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

MLG-Stereo_test2	0.21 55	0.36 252	0.68 66	0.21 46	0.17 164	0.45 156	0.12 4	0.35 33	0.42 165	0.15 6	0.11 4	0.22 118	0.10 1	0.28 74	0.16 6	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 102

4k_L	0.19 6	0.20 35	0.69 70	0.19 1	0.13 40	0.34 56	0.14 40	0.33 21	0.28 27	0.17 50	0.15 26	0.16 39	0.14 15	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

uiiii_40	0.19 6	0.18 12	0.69 70	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.12 4	0.37 47	0.25 6	0.15 6	0.14 16	0.16 39	0.17 76	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.06 1

ITERv30	0.19 6	0.20 35	0.69 70	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.13 14	0.31 9	0.24 3	0.14 3	0.17 55	0.20 105	0.16 54	0.34 140	0.21 95	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

v134_o9	0.19 6	0.20 35	0.69 70	0.20 21	0.13 40	0.31 29	0.14 40	0.36 39	0.28 27	0.15 6	0.15 26	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

zaero_v3	0.21 55	0.21 58	0.69 70	0.21 46	0.14 73	0.37 78	0.13 14	0.38 54	0.31 52	0.23 117	0.20 73	0.14 15	0.21 145	0.33 128	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.07 30

Monster-pub-mixall	0.21 55	0.31 204	0.69 70	0.21 46	0.13 40	0.27 8	0.12 4	0.37 47	0.26 10	0.21 86	0.19 67	0.15 33	0.12 6	0.47 250	0.29 240	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.08 66	0.12 194

qyd29nn	0.19 6	0.20 35	0.70 76	0.19 1	0.11 2	0.36 73	0.13 14	0.31 9	0.23 2	0.14 3	0.14 16	0.17 69	0.15 33	0.28 74	0.18 25	0.09 117	0.10 287	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITERv28	0.20 31	0.20 35	0.70 76	0.19 1	0.13 40	0.41 119	0.14 40	0.33 21	0.27 17	0.16 17	0.15 26	0.17 69	0.14 15	0.29 91	0.20 73	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

asda	0.22 81	0.25 122	0.70 76	0.21 46	0.16 134	0.43 143	0.16 88	0.44 106	0.35 81	0.22 98	0.20 73	0.14 15	0.20 134	0.25 16	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

LGtest1	0.21 55	0.37 255	0.70 76	0.22 76	0.12 9	0.31 29	0.11 2	0.36 39	0.39 128	0.17 50	0.13 12	0.16 39	0.14 15	0.25 16	0.27 215	0.10 222	0.09 237	0.08 85	0.06 36	0.10 107	0.10 132

v20iiwwt	0.20 31	0.20 35	0.71 80	0.20 21	0.12 9	0.45 156	0.14 40	0.33 21	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.17 69	0.16 54	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

LG-G_1	0.23 89	0.37 255	0.71 80	0.23 90	0.11 2	0.51 215	0.12 4	0.44 106	0.39 128	0.19 70	0.15 26	0.19 96	0.15 33	0.36 161	0.16 6	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.11 157

LG-G	0.23 89	0.37 255	0.71 80	0.23 90	0.11 2	0.51 215	0.12 4	0.44 106	0.39 128	0.19 70	0.15 26	0.19 96	0.15 33	0.36 161	0.16 6	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.11 157

StePilot	0.19 6	0.18 12	0.72 83	0.19 1	0.13 40	0.34 56	0.12 4	0.38 54	0.26 10	0.18 63	0.16 41	0.16 39	0.16 54	0.29 91	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4.5w_L	0.19 6	0.18 12	0.73 84	0.20 21	0.13 40	0.34 56	0.13 14	0.39 67	0.25 6	0.17 50	0.16 41	0.16 39	0.17 76	0.28 74	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

yuret106	0.20 31	0.19 18	0.73 84	0.20 21	0.12 9	0.39 100	0.13 14	0.36 39	0.27 17	0.15 6	0.14 16	0.19 96	0.15 33	0.24 9	0.22 128	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

hj116sk	0.20 31	0.20 35	0.75 86	0.19 1	0.13 40	0.39 100	0.12 4	0.38 54	0.30 50	0.15 6	0.16 41	0.19 96	0.16 54	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.08 161	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

rvit_stereo_0080	0.27 105	0.38 265	0.76 87	0.24 108	0.18 202	0.34 56	0.27 324	0.54 203	0.44 180	0.24 128	0.26 131	0.27 180	0.22 155	0.29 91	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.10 198	0.10 206	0.15 214	0.11 157

whm_eth	0.27 105	0.38 265	0.76 87	0.24 108	0.18 202	0.34 56	0.27 324	0.54 203	0.44 180	0.24 128	0.26 131	0.27 180	0.22 155	0.29 91	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.10 198	0.10 206	0.15 214	0.11 157

ITERv24	0.21 55	0.19 18	0.77 89	0.20 21	0.13 40	0.44 149	0.13 14	0.44 106	0.27 17	0.17 50	0.17 55	0.19 96	0.17 76	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.09 237	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 76

ITERv4	0.22 81	0.17 7	0.77 89	0.19 1	0.14 73	0.36 73	0.12 4	0.44 106	0.24 3	0.23 117	0.30 161	0.14 15	0.36 309	0.27 60	0.21 95	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

SGD-Stereo	0.22 81	0.28 169	0.77 89	0.22 76	0.11 2	0.40 108	0.16 88	0.31 9	0.36 101	0.19 70	0.19 67	0.17 69	0.17 76	0.37 172	0.16 6	0.10 222	0.06 23	0.08 85	0.07 108	0.10 107	0.07 30

GIP-stereo	0.26 102	0.22 81	0.78 92	0.29 232	0.20 250	0.42 138	0.17 98	0.64 262	0.39 128	0.18 63	0.24 116	0.23 127	0.18 100	0.25 16	0.47 382	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.17 273	0.08 76

DDF-Stereo	0.37 192	0.27 145	0.79 93	0.39 447	0.29 395	0.38 91	0.21 163	0.47 140	0.51 250	0.32 197	0.17 55	0.79 495	0.23 172	0.64 326	1.04 520	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.12 309	0.35 510	0.15 287

xyz-stereo-finetune	0.31 140	0.46 320	0.79 93	0.21 46	0.12 9	0.53 243	0.25 277	0.52 183	0.54 290	0.28 174	0.32 181	0.29 196	0.23 172	0.59 309	0.55 417	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.08 76

FoundationStereo	0.20 31	0.30 192	0.81 95	0.21 46	0.22 291	0.21 3	0.16 88	0.25 1	0.38 115	0.15 6	0.11 4	0.18 86	0.17 76	0.23 8	0.16 6	0.09 117	0.13 386	0.08 85	0.06 36	0.07 4	0.07 30

castereo	0.30 132	0.44 309	0.81 95	0.24 108	0.29 395	0.41 119	0.27 324	0.72 302	0.45 195	0.22 98	0.30 161	0.24 141	0.31 281	0.25 16	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.31 544	0.12 140	0.09 102

111111	0.24 95	0.21 58	0.82 97	0.24 108	0.21 264	0.43 143	0.13 14	0.45 119	0.35 81	0.22 98	0.27 135	0.18 86	0.16 54	0.35 148	0.18 25	0.09 117	0.06 23	0.08 85	0.06 36	0.25 409	0.08 76

252Zero-FE	0.62 445	0.27 145	0.83 98	0.24 108	0.13 40	0.31 29	0.13 14	0.39 67	0.32 60	8.03 644	0.23 106	0.12 2	0.12 6	0.26 38	0.44 367	0.09 117	0.12 362	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

oiu110	0.21 55	0.22 81	0.84 99	0.20 21	0.13 40	0.41 119	0.14 40	0.39 67	0.29 44	0.16 17	0.15 26	0.18 86	0.17 76	0.26 38	0.21 95	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 76

dd23bbn	0.21 55	0.21 58	0.84 99	0.20 21	0.12 9	0.41 119	0.14 40	0.42 88	0.28 27	0.18 63	0.18 62	0.16 39	0.16 54	0.28 74	0.22 128	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 76

uio108cc	0.20 31	0.19 18	0.85 101	0.20 21	0.12 9	0.37 78	0.14 40	0.34 30	0.26 10	0.15 6	0.15 26	0.17 69	0.16 54	0.26 38	0.18 25	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

LG-Stereo_L2	0.21 55	0.31 204	0.85 101	0.22 76	0.14 73	0.31 29	0.22 189	0.38 54	0.25 6	0.17 50	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 117	0.18 25	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.08 66	0.10 132

LG-Stereo_L1	0.21 55	0.31 204	0.85 101	0.22 76	0.14 73	0.28 10	0.21 163	0.38 54	0.26 10	0.16 17	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 172	0.18 25	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.08 66	0.10 132

IGEV-Stereo+	0.29 122	0.29 179	0.86 104	0.25 127	0.34 457	0.30 20	0.14 40	0.32 16	0.53 277	0.18 63	0.12 8	0.18 86	0.19 123	0.49 268	0.17 21	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.20 478	0.46 567	0.59 585

RSM++	0.27 105	0.26 137	0.87 105	0.28 200	0.13 40	0.39 100	0.20 142	0.45 119	0.45 195	0.20 78	0.24 116	0.24 141	0.17 76	0.36 161	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.09 144	0.35 560	0.26 429	0.18 354

water-stereo	0.24 95	0.17 7	0.88 106	0.24 108	0.14 73	0.37 78	0.17 98	0.43 97	0.32 60	0.26 162	0.35 202	0.26 168	0.24 185	0.22 3	0.25 195	0.09 117	0.09 237	0.09 144	0.08 139	0.10 107	0.10 132

IGEV	0.22 81	0.28 169	0.88 106	0.21 46	0.24 324	0.42 138	0.17 98	0.35 33	0.37 109	0.20 78	0.22 95	0.14 15	0.12 6	0.24 9	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.07 30

DA	0.32 146	0.26 137	0.89 108	0.29 232	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.60 243	0.39 128	0.23 117	0.30 161	0.24 141	0.26 215	0.60 315	0.18 25	0.10 222	0.12 362	0.09 144	0.07 108	0.10 107	0.52 576

GGEV	0.32 146	0.26 137	0.89 108	0.29 232	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.60 243	0.39 128	0.23 117	0.30 161	0.24 141	0.26 215	0.60 315	0.18 25	0.10 222	0.12 362	0.09 144	0.07 108	0.10 107	0.52 576

S2M2_L	0.24 95	0.29 179	0.90 110	0.23 90	0.17 164	0.24 5	0.09 1	0.36 39	0.45 195	0.17 50	0.25 123	0.23 127	0.17 76	0.24 9	0.28 225	0.15 441	0.12 362	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.22 81	0.22 81	0.91 111	0.23 90	0.13 40	0.49 197	0.18 114	0.30 5	0.28 27	0.19 70	0.17 55	0.14 15	0.14 15	0.41 195	0.16 6	0.08 51	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.09 102

mms	0.27 105	0.26 137	0.91 111	0.25 127	0.18 202	0.32 38	0.23 224	0.37 47	0.31 52	0.21 86	0.30 161	0.23 127	0.17 76	0.46 239	0.21 95	0.08 51	0.10 287	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.47 568

U	3.37 633	0.17 7	0.91 111	0.26 158	13.79 649	19.19 654	0.15 70	0.41 82	0.31 52	0.17 50	0.18 62	0.27 180	0.15 33	0.21 2	0.16 6	0.09 117	0.06 23	17.88 659	12.81 653	0.10 107	0.08 76

castereo++	0.28 112	0.43 298	0.93 114	0.28 200	0.17 164	0.53 243	0.21 163	0.55 207	0.45 195	0.17 50	0.26 131	0.32 212	0.17 76	0.33 128	0.16 6	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.29 527	0.13 170	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 344	0.33 221	0.93 114	0.26 158	0.22 291	0.46 175	0.20 142	1.10 583	1.34 600	3.16 636	0.32 181	0.22 118	0.20 134	0.30 101	0.22 128	0.10 222	0.09 237	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

Replicate-Monster	0.23 89	0.40 279	0.94 116	0.21 46	0.14 73	0.37 78	0.13 14	0.40 72	0.36 101	0.22 98	0.15 26	0.15 33	0.15 33	0.40 191	0.15 2	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.15 287

LG-Stereo	0.27 105	0.25 122	0.95 117	0.25 127	0.15 103	0.43 143	0.21 163	0.50 161	0.40 144	0.18 63	0.29 148	0.25 154	0.16 54	0.28 74	0.35 309	0.07 29	0.07 53	0.11 264	0.10 206	0.24 396	0.10 132

RSM	0.28 112	0.26 137	0.97 118	0.25 127	0.24 324	0.37 78	0.21 163	0.49 155	0.44 180	0.21 86	0.27 135	0.28 189	0.17 76	0.38 180	0.20 73	0.07 29	0.07 53	0.09 144	0.34 557	0.21 351	0.16 316

EGLCR-Stereo	0.29 122	0.27 145	0.97 118	0.30 251	0.19 235	0.56 283	0.17 98	0.68 283	0.36 101	0.30 183	0.18 62	0.27 180	0.17 76	0.38 180	0.19 45	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.35 527

rvit_0105_6	0.31 140	0.29 179	1.00 120	0.31 278	0.18 202	0.35 64	0.25 277	0.51 169	0.61 352	0.25 148	0.28 142	0.32 212	0.25 201	0.39 186	0.25 195	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.13 343	0.14 194	0.13 232

AdaDepth	0.24 95	0.18 12	1.03 121	0.25 127	0.21 264	0.46 175	0.16 88	0.30 5	0.27 17	0.17 50	0.19 67	0.14 15	0.18 100	0.35 148	0.17 21	0.07 29	0.07 53	0.08 85	0.25 507	0.10 107	0.10 132

SMoEStereo_RVC	0.29 122	0.26 137	1.03 121	0.25 127	0.14 73	0.46 175	0.22 189	0.36 39	0.38 115	0.23 117	0.23 106	0.21 114	0.18 100	0.45 230	0.60 438	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.20 337	0.20 387

xyz-stereo-finetune2	0.35 174	0.45 317	1.04 123	0.21 46	0.12 9	0.58 319	0.23 224	0.50 161	0.45 195	0.31 188	0.46 267	0.30 201	0.41 364	0.81 379	0.51 403	0.08 51	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.09 102

VIP-Stereo	0.28 112	0.56 366	1.05 124	0.23 90	0.19 235	0.52 234	0.17 98	0.44 106	0.39 128	0.18 63	0.25 123	0.24 141	0.15 33	0.33 128	0.19 45	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.14 194	0.32 513

999	0.29 122	0.25 122	1.05 124	0.26 158	0.18 202	0.49 197	0.23 224	0.38 54	0.37 109	0.20 78	0.32 181	0.23 127	0.18 100	0.73 360	0.36 312	0.08 51	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.24 396	0.10 132

tt45	0.29 122	0.24 117	1.06 126	0.25 127	0.17 164	0.55 266	0.22 189	0.41 82	0.35 81	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.18 100	0.64 326	0.34 301	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.21 351	0.11 157

rvit_stereo_0081_aga	0.27 105	0.29 179	1.08 127	0.26 158	0.20 250	0.33 46	0.21 163	0.41 82	0.42 165	0.26 162	0.28 142	0.27 180	0.21 145	0.31 108	0.21 95	0.14 422	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.10 132

CroCo-Stereo	0.30 132	0.45 317	1.08 127	0.31 278	0.17 164	0.19 2	0.21 163	0.73 314	0.50 242	0.21 86	0.24 116	0.55 358	0.22 155	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.07 108	0.12 140	0.09 102
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 112	0.28 169	1.09 129	0.33 330	0.15 103	0.30 20	0.16 88	0.58 225	0.42 165	0.19 70	0.19 67	0.17 69	0.26 215	0.38 180	0.37 318	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.25 507	0.10 107	0.06 1

CES	0.30 132	0.27 145	1.09 129	0.23 90	0.50 546	0.40 108	0.20 142	0.46 126	0.44 180	0.22 98	0.28 142	0.26 168	0.19 123	0.33 128	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.49 572

S2M2_XL	0.20 31	0.32 212	1.10 131	0.19 1	0.13 40	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 67	0.15 33	0.14 15	0.19 1	0.21 95	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.08 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 122	0.21 58	1.10 131	0.24 108	0.15 103	0.42 138	0.24 257	0.42 88	0.38 115	0.21 86	0.18 62	0.20 105	0.16 54	0.44 215	0.70 463	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.28 445	0.20 387
1: 1. 1
gasm-f	0.36 184	0.34 234	1.13 133	0.53 540	0.44 525	0.54 251	0.27 324	0.40 72	0.27 17	0.20 78	0.33 190	0.16 39	0.22 155	0.36 161	0.25 195	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.38 531	0.71 593

BUS	0.41 230	0.27 145	1.13 133	0.30 251	0.21 264	0.91 552	0.23 224	1.00 552	0.61 352	0.63 470	0.53 340	0.66 422	0.30 272	0.43 206	0.32 283	0.13 379	0.10 287	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

BSDual-CNN	0.41 230	0.27 145	1.13 133	0.30 251	0.21 264	0.76 501	0.31 387	1.00 552	0.61 352	0.63 470	0.53 340	0.63 401	0.37 324	0.43 206	0.38 325	0.13 379	0.10 287	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

psmg	0.41 230	0.27 145	1.13 133	0.27 175	0.21 264	0.75 497	0.36 438	0.90 463	0.61 352	0.59 432	0.59 391	0.63 401	0.37 324	0.43 206	0.38 325	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.13 170	0.11 157

GASTEREO	0.35 174	0.72 431	1.15 137	0.56 554	0.20 250	0.52 234	0.22 189	0.56 214	0.40 144	0.30 183	0.31 175	0.16 39	0.31 281	0.35 148	0.26 205	0.09 117	0.14 407	0.08 85	0.28 523	0.14 194	0.20 387

MSCF	0.35 174	0.72 431	1.15 137	0.58 560	0.21 264	0.50 205	0.22 189	0.56 214	0.38 115	0.29 179	0.29 148	0.17 69	0.30 272	0.35 148	0.26 205	0.09 117	0.12 362	0.08 85	0.29 527	0.15 214	0.21 399

IGEV-RUCA	2.28 617	0.30 192	1.15 137	0.40 458	1.86 633	2.06 619	1.90 629	1.36 603	1.80 620	3.70 638	3.76 634	5.02 636	8.19 644	2.12 560	1.63 570	0.25 552	0.76 622	2.72 642	1.91 638	2.39 636	2.36 640

anonymousdsp2	0.34 163	0.24 117	1.16 140	0.28 200	0.15 103	0.57 301	0.23 224	0.79 384	0.47 223	0.38 223	0.37 211	0.40 256	0.25 201	0.47 250	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.13 343	0.19 321	0.27 477

GEAStereo	0.35 174	0.32 212	1.17 141	0.53 540	0.60 574	0.55 266	0.21 163	0.40 72	0.27 17	0.20 78	0.22 95	0.16 39	0.18 100	0.44 215	0.16 6	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.33 488	0.71 593

GSStereo	0.36 184	0.32 212	1.17 141	0.34 361	0.60 574	0.55 266	0.21 163	0.62 251	0.41 154	0.22 98	0.22 95	0.17 69	0.18 100	0.44 215	0.16 6	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.33 488	0.84 603

rvit_stereo_ft	0.31 140	0.61 379	1.18 143	0.32 307	0.21 264	0.28 10	0.27 324	0.55 207	0.48 226	0.23 117	0.27 135	0.28 189	0.26 215	0.32 117	0.25 195	0.13 379	0.09 237	0.11 264	0.11 269	0.13 170	0.14 252

mmm	0.38 202	0.21 58	1.18 143	0.35 378	0.17 164	0.49 197	0.26 299	0.78 368	0.52 258	0.50 314	0.57 382	0.41 262	0.37 324	0.71 357	0.31 272	0.11 291	0.13 386	0.14 417	0.13 343	0.15 214	0.14 252

AIO_test	0.39 217	0.37 255	1.19 145	0.73 581	0.67 583	0.35 64	0.25 277	0.47 140	0.34 75	0.34 204	0.22 95	0.33 218	0.17 76	1.31 432	0.19 45	0.11 291	0.15 433	0.08 85	0.21 485	0.15 214	0.23 438

fffy	0.28 112	0.24 117	1.19 145	0.27 175	0.15 103	0.37 78	0.22 189	0.42 88	0.32 60	0.20 78	0.29 148	0.26 168	0.20 134	0.44 215	0.20 73	0.08 51	0.10 287	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

test_sample1	0.40 223	0.18 12	1.19 145	0.31 278	0.18 202	0.48 190	0.23 224	0.78 368	0.49 232	0.44 256	0.44 255	0.45 300	0.41 364	1.39 440	0.33 294	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.13 232

LoS_RVC	0.29 122	0.33 221	1.19 145	0.25 127	0.34 457	0.43 143	0.22 189	0.42 88	0.32 60	0.22 98	0.33 190	0.23 127	0.24 185	0.31 108	0.21 95	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 507

ITSA-stereo	0.48 315	0.33 221	1.20 149	0.33 330	0.18 202	0.60 348	0.29 366	0.94 501	0.80 527	0.50 314	0.49 302	0.53 348	0.59 483	1.25 430	0.64 450	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	0.18 300	0.23 438

CASnet	0.28 112	0.31 204	1.20 149	0.28 200	0.11 2	0.47 182	0.19 123	0.44 106	0.44 180	0.38 223	0.31 175	0.23 127	0.17 76	0.29 91	0.19 45	0.10 222	0.06 23	0.15 447	0.12 309	0.16 251	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 192	0.37 255	1.21 151	0.26 158	0.18 202	0.73 487	0.18 114	0.53 192	0.41 154	0.35 206	0.30 161	0.58 383	0.22 155	0.33 128	0.95 501	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.35 560	0.13 170	0.15 287

ours_stereo	0.27 105	0.25 122	1.21 151	0.25 127	0.17 164	0.35 64	0.23 224	0.38 54	0.35 81	0.20 78	0.31 175	0.23 127	0.17 76	0.41 195	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

WCG-NET（raft）	0.32 146	0.53 350	1.21 151	0.23 90	0.12 9	0.44 149	0.24 257	0.40 72	0.50 242	0.35 206	0.35 202	0.47 321	0.25 201	0.35 148	0.20 73	0.08 51	0.29 559	0.08 85	0.07 108	0.22 368	0.11 157

test_sample2	0.41 230	0.19 18	1.23 154	0.31 278	0.17 164	0.51 215	0.27 324	0.81 392	0.55 297	0.44 256	0.45 259	0.46 313	0.38 331	1.51 461	0.30 260	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.14 252

222	0.78 530	0.23 104	1.23 154	0.28 200	0.18 202	0.62 389	0.24 257	1.02 564	0.70 448	0.58 418	0.66 457	0.46 313	0.42 382	1.80 512	6.53 641	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.17 334

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 192	1.34 594	1.24 156	0.23 90	0.12 9	0.33 46	0.20 142	0.40 72	0.33 69	0.25 148	0.21 82	0.16 39	0.14 15	0.27 60	0.63 445	0.55 594	0.06 23	0.11 264	0.13 343	0.25 409	0.49 572

AIO-Stereo	0.30 132	0.27 145	1.25 157	0.27 175	0.24 324	0.37 78	0.20 142	0.52 183	0.36 101	0.21 86	0.30 161	0.23 127	0.14 15	0.31 108	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.09 144	0.38 572	0.19 321	0.31 507

CSP-Net	0.50 344	0.39 274	1.25 157	0.29 232	0.23 311	0.77 509	0.35 431	0.86 433	0.57 312	0.59 432	0.59 391	0.65 415	0.40 353	1.77 503	0.44 367	0.16 462	0.11 336	0.10 198	0.10 206	0.20 337	0.14 252

WCG-NET	0.30 132	0.42 293	1.26 159	0.24 108	0.12 9	0.43 143	0.24 257	0.40 72	0.56 308	0.35 206	0.37 211	0.26 168	0.24 185	0.29 91	0.19 45	0.08 51	0.12 362	0.08 85	0.07 108	0.22 368	0.10 132

DMCA	0.41 230	0.52 345	1.26 159	0.31 278	0.24 324	0.59 336	0.26 299	0.77 353	0.63 382	0.58 418	0.48 285	0.57 376	0.35 303	0.40 191	0.50 398	0.14 422	0.10 287	0.14 417	0.10 206	0.15 214	0.15 287

Zero-FE251	0.56 406	0.29 179	1.27 161	0.26 158	0.16 134	0.44 149	0.16 88	0.44 106	0.35 81	5.31 641	0.19 67	0.22 118	0.19 123	0.24 9	1.08 523	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.13 232

Selective-IGEV	0.29 122	0.23 104	1.28 162	0.27 175	0.30 408	0.35 64	0.20 142	0.56 214	0.38 115	0.21 86	0.30 161	0.22 118	0.18 100	0.37 172	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 85	0.15 396	0.16 251	0.29 489

AIO_rvc	0.41 230	0.64 400	1.29 163	0.58 560	0.39 498	0.37 78	0.24 257	0.50 161	0.43 176	0.28 174	0.23 106	0.25 154	0.16 54	0.99 396	0.19 45	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.25 409	0.85 605

ProNet	0.30 132	0.54 355	1.29 163	0.25 127	0.15 103	0.47 182	0.25 277	0.48 148	0.39 128	0.21 86	0.23 106	0.22 118	0.20 134	0.44 215	0.19 45	0.08 51	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.12 194

anonymity	0.80 534	0.66 414	1.29 163	0.59 565	0.75 590	0.67 446	0.52 519	0.95 514	0.71 458	0.94 565	0.70 487	0.67 431	0.87 555	0.71 357	1.35 555	0.64 599	0.62 608	0.58 595	1.44 634	0.60 587	0.65 590

CAS	0.35 174	0.25 122	1.30 166	0.79 587	0.34 457	0.51 215	0.23 224	0.46 126	0.39 128	0.22 98	0.31 175	0.20 105	0.17 76	0.28 74	0.23 157	0.73 604	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 88	0.37 542

RCA-Stereo	0.34 163	0.32 212	1.30 166	0.26 158	0.14 73	0.58 319	0.23 224	0.78 368	0.62 370	0.40 231	0.44 255	0.28 189	0.35 303	0.29 91	0.20 73	0.09 117	0.10 287	0.09 144	0.07 108	0.19 321	0.08 76

PMTNet	0.31 140	0.35 243	1.30 166	0.20 21	0.14 73	0.57 301	0.25 277	0.46 126	0.42 165	0.27 169	0.32 181	0.27 180	0.24 185	0.39 186	0.23 157	0.43 583	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.18 300	0.07 30

trnet	0.28 112	0.26 137	1.32 169	0.19 1	0.12 9	0.54 251	0.15 70	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 145	0.30 101	0.21 95	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.09 88	0.07 30

IGEV++	0.34 163	0.43 298	1.32 169	0.31 278	0.14 73	0.32 38	0.21 163	0.70 294	0.34 75	0.22 98	0.28 142	0.22 118	0.27 235	0.35 148	0.27 215	0.09 117	0.39 588	0.08 85	0.15 396	0.25 409	0.45 565

Occ-G	0.30 132	0.30 192	1.33 171	0.23 90	0.15 103	0.36 73	0.25 277	0.43 97	0.31 52	0.26 162	0.35 202	0.46 313	0.22 155	0.30 101	0.25 195	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.16 416	0.31 470	0.08 76

xxxx	0.70 492	0.21 58	1.33 171	0.28 200	0.18 202	0.63 406	0.24 257	1.02 564	0.69 439	0.50 314	0.62 418	0.58 383	0.38 331	1.47 458	5.21 636	0.13 379	0.12 362	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.15 287

CREStereo	0.28 112	0.30 192	1.33 171	0.19 1	0.13 40	0.55 266	0.17 98	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 145	0.31 108	0.21 95	0.11 291	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.10 107	0.07 30
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
qqq	0.38 202	0.21 58	1.34 174	0.28 200	0.15 103	0.45 156	0.26 299	0.76 342	0.52 258	0.39 229	0.41 238	0.46 313	0.36 309	0.96 393	0.30 260	0.11 291	0.14 407	0.12 322	0.12 309	0.12 140	0.14 252

tg	0.37 192	0.55 364	1.35 175	0.28 200	0.16 134	0.57 301	0.18 114	0.57 219	0.49 232	0.37 215	0.44 255	0.38 242	0.24 185	0.46 239	0.24 182	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.43 557	0.36 535

x	0.35 174	0.20 35	1.36 176	0.33 330	0.17 164	0.47 182	0.24 257	0.75 329	0.54 290	0.40 231	0.40 234	0.42 276	0.34 301	0.45 230	0.32 283	0.11 291	0.14 407	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

GLC_STEREO	0.28 112	0.27 145	1.36 176	0.28 200	0.12 9	0.41 119	0.20 142	0.37 47	0.38 115	0.26 162	0.30 161	0.25 154	0.19 123	0.33 128	0.24 182	0.09 117	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.09 102

test_xeample	0.72 504	0.21 58	1.36 176	0.27 175	0.17 164	0.59 336	0.28 342	1.01 561	0.70 448	0.55 377	0.67 460	0.44 291	0.39 345	1.88 534	5.17 635	0.12 349	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.15 287

SCV	0.35 174	0.59 373	1.37 179	0.34 361	0.22 291	0.28 10	0.23 224	0.72 302	0.35 81	0.19 70	0.30 161	0.24 141	0.20 134	0.64 326	0.19 45	0.11 291	0.08 161	0.09 144	0.29 527	0.34 499	0.29 489

ff7	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

IGEVStereo-DCA	0.33 155	0.34 234	1.38 180	0.27 175	0.16 134	0.45 156	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.21 82	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.18 448	0.16 251	0.22 414

ffff	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

11t	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

ccc-4	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

DDVS	0.62 445	0.40 279	1.40 185	2.21 632	0.35 470	0.87 544	1.00 599	0.69 286	0.50 242	0.53 346	0.56 374	0.90 535	0.37 324	1.22 424	0.47 382	0.15 441	0.14 407	0.14 417	0.12 309	0.19 321	0.22 414

MoCha-V2	0.36 184	0.32 212	1.41 186	0.36 397	0.31 427	0.35 64	0.19 123	0.57 219	0.39 128	0.30 183	0.32 181	0.28 189	0.27 235	0.47 250	0.24 182	0.08 51	0.56 604	0.08 85	0.38 572	0.18 300	0.12 194

11t1	0.33 155	0.19 18	1.41 186	0.33 330	0.16 134	0.48 190	0.21 163	0.67 279	0.48 226	0.40 231	0.34 197	0.32 212	0.33 293	0.42 203	0.27 215	0.11 291	0.12 362	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.14 252

iRaftStereo_RVC	0.37 192	0.53 350	1.41 186	0.28 200	0.15 103	0.52 234	0.20 142	0.54 203	0.46 205	0.37 215	0.43 244	0.41 262	0.23 172	0.36 161	0.26 205	0.09 117	0.15 433	0.12 322	0.11 269	0.41 549	0.37 542

DSFCA	0.54 386	0.35 243	1.41 186	0.28 200	0.28 387	0.79 518	0.88 589	0.76 342	0.70 448	0.72 515	0.66 457	0.67 431	0.57 474	1.17 420	0.63 445	0.16 462	0.14 407	0.13 381	0.14 371	0.16 251	0.13 232

SCV_C0	0.33 155	0.43 298	1.42 190	0.25 127	0.16 134	0.35 64	0.20 142	0.68 283	0.44 180	0.24 128	0.27 135	0.29 196	0.20 134	0.58 303	0.18 25	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.30 537	0.26 429	0.17 334

RAFT-Stereo-weight	0.34 163	0.29 179	1.43 191	0.28 200	0.28 387	0.55 266	0.22 189	0.78 368	0.48 226	0.46 275	0.38 221	0.36 232	0.17 76	0.33 128	0.23 157	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.09 102

CAS++	0.31 140	0.33 221	1.43 191	0.25 127	0.17 164	0.31 29	0.20 142	0.78 368	0.41 154	0.30 183	0.30 161	0.21 114	0.16 54	0.33 128	0.18 25	0.15 441	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 230	0.31 204	1.44 193	0.28 200	0.33 448	0.41 119	0.17 98	0.69 286	0.45 195	0.44 256	0.50 310	0.41 262	0.45 404	0.36 161	1.17 538	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.21 485	0.13 170	0.13 232

MaDis-Stereo	0.29 122	0.54 355	1.44 193	0.24 108	0.29 395	0.29 14	0.16 88	0.45 119	0.37 109	0.19 70	0.21 82	0.28 189	0.22 155	0.30 101	0.29 240	0.10 222	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.11 129	0.11 157

AEACV	0.33 155	0.24 117	1.44 193	0.28 200	0.35 470	0.47 182	0.21 163	0.43 97	0.28 27	0.26 162	0.25 123	0.22 118	0.38 331	0.30 101	0.18 25	0.09 117	0.35 573	0.09 144	0.36 569	0.23 381	0.25 459

rvit_0105_4	0.35 174	0.35 243	1.45 196	0.31 278	0.18 202	0.37 78	0.28 342	0.59 233	0.62 370	0.27 169	0.31 175	0.35 228	0.27 235	0.43 206	0.25 195	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.12 194

rvit_0105_3	0.39 217	0.47 329	1.46 197	0.33 330	0.19 235	0.45 156	0.35 431	0.69 286	0.65 404	0.37 215	0.37 211	0.40 256	0.31 281	0.44 215	0.30 260	0.18 491	0.17 472	0.17 485	0.18 448	0.15 214	0.15 287

rvit_105_1	0.44 266	0.54 355	1.46 197	0.36 397	0.24 324	0.51 215	0.45 496	0.75 329	0.74 487	0.45 267	0.44 255	0.44 291	0.36 309	0.62 321	0.38 325	0.20 516	0.18 483	0.18 506	0.22 494	0.18 300	0.18 354

MyStereo07	0.34 163	0.40 279	1.46 197	0.29 232	0.23 311	0.60 348	0.31 387	0.53 192	0.42 165	0.25 148	0.25 123	0.20 105	0.26 215	0.57 299	0.19 45	0.09 117	0.18 483	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

MC-Stereo	0.32 146	0.31 204	1.46 197	0.31 278	0.15 103	0.53 243	0.19 123	0.44 106	0.35 81	0.36 211	0.38 221	0.27 180	0.27 235	0.42 203	0.19 45	0.09 117	0.13 386	0.09 144	0.16 416	0.20 337	0.13 232

anonymousdsp	0.34 163	0.53 350	1.47 201	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.55 295	0.19 45	0.09 117	0.11 336	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 489

CroCo-Stereo Lap2	0.33 155	0.61 379	1.47 201	0.32 307	0.38 495	0.23 4	0.22 189	0.58 225	0.46 205	0.22 98	0.27 135	0.29 196	0.23 172	0.32 117	0.26 205	0.09 117	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.21 351	0.14 252

IGEV-Stereo	0.34 163	0.54 355	1.47 201	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.54 291	0.19 45	0.09 117	0.10 287	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 489
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 192	0.28 169	1.48 204	0.25 127	0.38 495	0.46 175	0.18 114	0.33 21	0.34 75	0.15 6	0.29 148	0.15 33	0.17 76	0.36 161	0.23 157	0.07 29	0.76 622	0.07 1	0.26 515	0.21 351	1.03 621

rvit_0105_5	0.36 184	0.39 274	1.48 204	0.30 251	0.18 202	0.41 119	0.30 374	0.64 262	0.62 370	0.30 183	0.33 190	0.37 234	0.29 264	0.41 195	0.28 225	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.15 396	0.15 214	0.14 252

Selective-RAFT	0.35 174	0.26 137	1.48 204	0.31 278	0.15 103	0.61 369	0.19 123	0.60 243	0.54 290	0.28 174	0.29 148	0.40 256	0.33 293	0.50 274	0.27 215	0.10 222	0.07 53	0.09 144	0.35 560	0.19 321	0.08 76

Pointernet	0.29 122	0.25 122	1.49 207	0.24 108	0.20 250	0.47 182	0.15 70	0.62 251	0.47 223	0.22 98	0.29 148	0.26 168	0.20 134	0.28 74	0.20 73	0.10 222	0.07 53	0.07 1	0.12 309	0.10 107	0.07 30

test_sample7	0.47 309	0.33 221	1.49 207	0.34 361	0.20 250	0.51 215	0.30 374	0.93 492	0.66 419	0.57 400	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.11 411	0.38 325	0.17 479	0.14 407	0.16 466	0.15 396	0.19 321	0.18 354

DLCB_ROB	0.54 386	0.55 364	1.49 207	0.36 397	0.25 342	0.65 433	0.36 438	0.80 388	0.70 448	0.72 515	0.69 477	0.83 510	0.46 419	1.53 464	0.60 438	0.13 379	0.12 362	0.14 417	0.14 371	0.14 194	0.13 232

AnonymousM	0.37 192	0.44 309	1.50 210	0.25 127	0.15 103	0.52 234	0.23 224	0.60 243	0.42 165	0.42 245	0.32 181	0.30 201	0.25 201	0.34 140	0.23 157	0.11 291	0.09 237	0.71 603	0.36 569	0.12 140	0.07 30

DIP-Stereo	0.37 192	0.34 234	1.50 210	0.27 175	0.18 202	0.63 406	0.17 98	0.92 484	0.53 277	0.49 307	0.48 285	0.30 201	0.30 272	0.39 186	0.30 260	0.10 222	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.12 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 344	0.41 286	1.50 210	0.33 330	0.21 264	0.68 458	0.26 299	0.81 392	0.68 430	0.67 493	0.68 468	0.73 467	0.42 382	1.10 408	0.59 436	0.11 291	0.08 161	0.14 417	0.14 371	0.25 409	0.21 399
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 112	0.48 332	1.52 213	0.26 158	0.18 202	0.25 6	0.19 123	0.42 88	0.35 81	0.20 78	0.25 123	0.20 105	0.16 54	0.24 9	0.24 182	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.12 140	0.08 76

LoS	0.31 140	0.30 192	1.52 213	0.23 90	0.13 40	0.54 251	0.20 142	0.48 148	0.49 232	0.25 148	0.28 142	0.37 234	0.24 185	0.38 180	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.07 30
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 230	0.36 252	1.54 215	0.41 465	0.19 235	0.52 234	0.19 123	0.59 233	0.52 258	0.57 400	0.59 391	0.63 401	0.29 264	0.58 303	0.33 294	0.15 441	0.09 237	0.16 466	0.09 170	0.24 396	0.12 194

raftrobust	0.38 202	0.68 418	1.54 215	0.32 307	0.46 540	0.52 234	0.21 163	0.56 214	0.42 165	0.52 336	0.35 202	0.31 204	0.33 293	0.37 172	0.30 260	0.10 222	0.11 336	0.08 85	0.07 108	0.21 351	0.19 371

ISRNet	0.47 309	0.44 309	1.55 217	0.37 420	0.31 427	0.49 197	0.19 123	0.75 329	0.66 419	0.63 470	0.71 491	0.67 431	0.39 345	0.58 303	0.44 367	0.23 539	0.16 451	0.21 529	0.20 478	0.21 351	0.25 459

DAS	0.56 406	0.35 243	1.55 217	0.33 330	0.34 457	0.50 205	0.42 471	0.83 405	0.74 487	0.83 548	0.68 468	0.56 370	0.48 436	2.40 581	0.46 373	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.18 300	0.15 287

SepStereo	0.52 374	0.35 243	1.55 217	0.33 330	0.34 457	0.50 205	0.42 471	0.83 405	0.74 487	0.83 548	0.68 468	0.56 370	0.48 436	1.56 467	0.46 373	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.18 300	0.15 287

ETE_ROB	0.60 432	0.71 427	1.55 217	0.37 420	0.25 342	0.69 464	0.51 516	1.47 607	0.70 448	0.80 536	0.69 477	0.85 519	0.49 443	1.36 437	0.58 434	0.16 462	0.13 386	0.19 512	0.16 416	0.21 351	0.23 438

s12784h	0.36 184	0.28 169	1.58 221	0.23 90	0.11 2	0.62 389	0.24 257	0.79 384	0.64 390	0.44 256	0.52 329	0.28 189	0.26 215	0.50 274	0.24 182	0.11 291	0.06 23	0.09 144	0.06 36	0.16 251	0.06 1

RAFT	0.45 284	0.92 503	1.59 222	0.34 361	0.19 235	0.46 175	0.35 431	0.65 268	0.49 232	0.49 307	0.49 302	0.70 455	0.40 353	0.47 250	0.32 283	0.11 291	0.16 451	0.14 417	0.13 343	0.51 576	0.13 232

ccnet	0.71 501	0.41 286	1.59 222	0.40 458	0.45 534	1.06 570	0.55 531	0.98 532	0.71 458	0.88 555	0.97 551	0.82 507	0.88 559	1.68 488	0.94 499	0.32 573	0.26 548	0.32 571	0.27 520	0.34 499	0.30 499

SMFormer	0.50 344	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.49 393	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.15 214	0.16 316

tta	0.50 344	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.49 393	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.11 157

qqq1	0.48 315	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.09 144	0.08 139	0.14 194	0.11 157

fff1	0.48 315	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.09 144	0.08 139	0.14 194	0.11 157

CASS	0.39 217	0.30 192	1.61 228	0.32 307	0.17 164	0.53 243	0.24 257	0.70 294	0.49 232	0.59 432	0.54 352	0.40 256	0.40 353	0.41 195	0.30 260	0.17 479	0.10 287	0.14 417	0.11 269	0.18 300	0.17 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 374	0.54 355	1.62 229	0.31 278	0.35 470	0.74 491	0.46 499	0.85 423	0.74 487	0.55 377	0.60 406	0.67 431	0.50 446	1.12 414	0.57 429	0.11 291	0.11 336	0.13 381	0.14 371	0.16 251	0.12 194

NOSS_ROB	0.64 456	0.65 407	1.62 229	0.46 506	0.25 342	0.67 446	0.30 374	0.93 492	0.77 514	0.59 432	0.57 382	0.77 486	0.38 331	2.78 609	0.44 367	0.23 539	0.24 533	0.28 558	0.26 515	0.27 439	0.39 551

AE-Stereo	0.42 250	0.29 179	1.65 231	0.43 480	0.47 542	0.56 283	0.23 224	0.86 433	0.46 205	0.31 188	0.41 238	0.43 280	0.24 185	0.34 140	0.24 182	0.09 117	0.48 600	0.11 264	0.45 586	0.22 368	0.19 371

Anonymous_2	0.74 516	0.32 212	1.65 231	0.33 330	0.30 408	0.67 446	0.32 410	0.69 286	0.46 205	0.48 295	0.41 238	0.84 515	0.58 480	0.51 277	0.40 344	0.32 573	0.38 581	1.43 630	3.69 646	0.80 601	0.27 477

PSMNet-ADL	0.51 361	0.38 265	1.65 231	0.35 378	0.21 264	0.67 446	0.26 299	0.74 318	0.55 297	0.42 245	0.52 329	0.70 455	0.45 404	1.91 537	0.57 429	0.15 441	0.13 386	0.11 264	0.13 343	0.15 214	0.20 387

HCRNet	0.46 294	0.49 335	1.65 231	0.38 436	0.29 395	0.58 319	0.22 189	0.75 329	0.62 370	0.47 277	0.49 302	0.48 332	0.36 309	1.12 414	0.37 318	0.15 441	0.10 287	0.15 447	0.13 343	0.17 273	0.17 334

HART	0.38 202	0.53 350	1.66 235	0.26 158	0.15 103	0.30 20	0.19 123	0.67 279	0.46 205	0.29 179	0.52 329	0.38 242	0.16 54	0.41 195	0.20 73	0.08 51	0.68 615	0.09 144	0.07 108	0.34 499	0.21 399

XPNet_ROB	0.61 440	0.72 431	1.66 235	0.37 420	0.27 373	0.67 446	0.47 507	0.89 457	0.71 458	0.78 533	0.70 487	0.81 502	0.53 455	1.70 491	0.76 478	0.21 523	0.16 451	0.16 466	0.15 396	0.20 337	0.21 399

EAI-Stereo	0.78 530	0.25 122	1.67 237	0.54 545	0.59 569	1.95 612	2.05 631	1.11 588	0.64 390	0.95 567	1.49 590	0.50 337	0.67 515	0.59 309	1.44 562	0.09 117	0.19 496	0.09 144	0.49 590	0.13 170	0.22 414

ttt	0.66 471	0.22 81	1.68 238	0.34 361	0.24 324	0.60 348	0.26 299	1.00 552	0.77 514	0.55 377	0.67 460	0.54 354	0.36 309	2.14 562	3.03 611	0.16 462	0.13 386	0.13 381	0.12 309	0.15 214	0.17 334

UniTT-Stereo	0.30 132	0.36 252	1.68 238	0.27 175	0.24 324	0.29 14	0.18 114	0.33 21	0.34 75	0.26 162	0.37 211	0.18 86	0.18 100	0.31 108	0.27 215	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.07 108	0.25 409	0.08 76

IER	0.43 256	0.38 265	1.69 240	0.26 158	0.25 342	0.66 440	0.26 299	0.71 297	0.55 297	0.54 359	0.59 391	0.60 392	0.53 455	0.52 281	0.39 336	0.11 291	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.14 194	0.11 157

NINENet	0.50 344	0.33 221	1.69 240	0.55 552	0.25 342	0.91 552	0.23 224	0.98 532	0.71 458	0.53 346	0.55 362	0.66 422	0.30 272	1.22 424	0.32 283	0.15 441	0.13 386	0.16 466	0.11 269	0.16 251	0.13 232

test-1	0.44 266	0.48 332	1.69 240	0.30 251	0.27 373	0.50 205	0.28 342	0.80 388	0.43 176	0.40 231	0.54 352	0.41 262	0.24 185	0.31 108	1.16 536	0.09 117	0.20 507	0.10 198	0.17 435	0.11 129	0.26 469

LALA_ROB	0.60 432	0.76 444	1.69 240	0.36 397	0.29 395	0.79 518	0.55 531	0.94 501	0.77 514	0.81 542	0.67 460	0.94 547	0.49 443	0.99 396	0.73 474	0.21 523	0.15 433	0.20 521	0.18 448	0.23 381	0.21 399

MGS-Stereo	0.32 146	0.34 234	1.70 244	0.25 127	0.14 73	0.40 108	0.22 189	0.38 54	0.43 176	0.24 128	0.51 315	0.25 154	0.18 100	0.31 108	0.20 73	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.08 139	0.47 568	0.08 76

hknet	0.47 309	0.29 179	1.70 244	0.30 251	0.24 324	0.76 501	0.31 387	1.00 552	0.64 390	0.63 470	0.53 340	0.80 499	0.38 331	0.77 372	0.37 318	0.11 291	0.10 287	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

test-3	0.43 256	0.20 35	1.70 244	0.34 361	0.32 435	0.45 156	0.23 224	0.71 297	0.46 205	0.51 327	0.29 148	0.45 300	0.21 145	0.59 309	0.98 505	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.35 560	0.29 450	0.28 483

test_1	0.43 256	0.20 35	1.70 244	0.34 361	0.32 435	0.45 156	0.23 224	0.71 297	0.46 205	0.50 314	0.29 148	0.45 300	0.21 145	0.59 309	0.98 505	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.35 560	0.29 450	0.29 489

test_3	0.44 266	0.20 35	1.70 244	0.36 397	0.32 435	0.47 182	0.30 374	0.73 314	0.49 232	0.50 314	0.30 161	0.45 300	0.22 155	0.59 309	0.98 505	0.08 51	0.10 287	0.11 264	0.35 560	0.29 450	0.28 483

R-Stereo Train	0.36 184	0.21 58	1.70 244	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 400	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 117	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.12 194

RAFT-Stereo	0.36 184	0.21 58	1.70 244	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 400	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 117	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.12 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 230	0.63 396	1.72 251	0.27 175	0.21 264	0.45 156	0.19 123	0.55 207	0.41 154	0.57 400	0.59 391	0.65 415	0.45 404	0.45 230	0.39 336	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

CoSv	0.41 230	0.63 396	1.72 251	0.27 175	0.21 264	0.45 156	0.19 123	0.55 207	0.41 154	0.57 400	0.59 391	0.65 415	0.45 404	0.45 230	0.39 336	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

HSM	0.62 445	0.76 444	1.72 251	0.30 251	0.29 395	0.64 419	0.28 342	0.94 501	0.62 370	0.58 418	0.57 382	1.40 596	0.64 506	2.59 598	0.42 352	0.11 291	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.14 194	0.11 157

raft_robust	0.55 398	0.84 480	1.73 254	0.28 200	0.54 556	0.53 243	0.25 277	0.88 451	0.75 500	0.48 295	0.46 267	0.76 484	0.75 536	1.46 451	0.27 215	0.09 117	0.10 287	0.10 198	0.30 537	0.26 429	0.16 316

AACVNet	0.54 386	0.78 461	1.73 254	0.36 397	0.21 264	0.57 301	0.25 277	0.71 297	0.51 250	0.55 377	0.59 391	0.64 410	0.41 364	2.13 561	0.41 350	0.14 422	0.11 336	0.14 417	0.11 269	0.33 488	0.15 287

UPFNet	0.46 294	0.28 169	1.73 254	0.33 330	0.32 435	0.65 433	0.38 453	0.83 405	0.59 330	0.57 400	0.52 329	0.61 394	0.40 353	0.75 364	0.52 406	0.13 379	0.12 362	0.13 381	0.12 309	0.15 214	0.11 157

iResNet_ROB	0.50 344	1.15 569	1.73 254	0.31 278	0.21 264	0.58 319	0.22 189	0.95 514	0.82 534	0.58 418	0.62 418	0.57 376	0.39 345	0.84 382	0.40 344	0.11 291	0.08 161	0.09 144	0.06 36	0.21 351	0.13 232

riskmin	0.37 192	0.22 81	1.74 258	0.32 307	0.20 250	0.48 190	0.20 142	0.66 270	0.46 205	0.36 211	0.34 197	0.69 445	0.45 404	0.39 186	0.27 215	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.08 139	0.13 170	0.16 316

UDGNet	0.44 266	1.02 548	1.74 258	0.35 378	0.19 235	0.58 319	0.23 224	0.49 155	0.66 419	0.41 240	0.38 221	0.34 224	0.29 264	0.53 287	0.30 260	0.24 547	0.10 287	0.37 581	0.19 468	0.27 439	0.15 287

dad	0.51 361	1.01 544	1.74 258	0.29 232	0.19 235	0.60 348	0.26 299	0.52 183	0.75 500	0.63 470	0.63 430	0.63 401	0.33 293	0.85 384	0.47 382	0.27 561	0.15 433	0.40 584	0.18 448	0.22 368	0.14 252

OMP-Stereo	0.59 426	0.65 407	1.74 258	0.56 554	0.37 489	0.60 348	0.26 299	0.70 294	0.65 404	0.66 489	0.60 406	0.69 445	0.32 288	2.09 558	1.20 542	0.10 222	0.07 53	0.12 322	0.09 170	0.17 273	0.10 132

IIG-Stereo	0.59 426	0.65 407	1.74 258	0.54 545	0.23 311	0.61 369	0.21 163	0.73 314	0.65 404	0.64 480	0.69 477	0.69 445	0.38 331	2.09 558	1.39 558	0.11 291	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.09 102

CREStereo++_RVC	0.33 155	0.29 179	1.74 258	0.24 108	0.16 134	0.54 251	0.15 70	0.40 72	0.55 297	0.37 215	0.51 315	0.24 141	0.19 123	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.06 23	0.08 85	0.30 537	0.08 66	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
DFGA-Net	0.51 361	1.06 553	1.75 264	0.30 251	0.24 324	0.54 251	0.22 189	0.63 259	0.60 335	0.48 295	0.51 315	0.35 228	0.27 235	1.82 516	0.53 410	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.12 309	0.37 524	0.15 287

MM-Stereo_test3	0.40 223	0.58 371	1.75 264	0.36 397	0.30 408	0.45 156	0.30 374	0.72 302	0.59 330	0.31 188	0.43 244	0.32 212	0.23 172	0.35 148	0.29 240	0.10 222	0.20 507	0.10 198	0.08 139	0.40 546	0.11 157

knoymous	0.34 163	0.25 122	1.75 264	0.24 108	0.18 202	0.45 156	0.24 257	0.57 219	0.38 115	0.41 240	0.39 229	0.55 358	0.25 201	0.38 180	0.23 157	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.07 108	0.13 170	0.12 194

KYRaft	0.48 315	0.29 179	1.75 264	0.33 330	0.21 264	0.75 497	0.44 489	0.58 225	0.57 312	0.64 480	0.93 545	0.53 348	0.72 527	0.60 315	0.24 182	0.10 222	0.07 53	0.12 322	0.14 371	0.12 140	0.54 578

TANstereo	0.33 155	0.49 335	1.75 264	0.23 90	0.12 9	0.54 251	0.16 88	0.40 72	0.45 195	0.45 267	0.51 315	0.26 168	0.22 155	0.29 91	0.20 73	0.10 222	0.10 287	0.08 85	0.06 36	0.08 66	0.11 157

XX-TBD	0.34 163	0.77 453	1.75 264	0.34 361	0.13 40	0.51 215	0.17 98	0.43 97	0.50 242	0.37 215	0.49 302	0.23 127	0.18 100	0.28 74	0.24 182	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.07 30

GCAP-Stereo	0.34 163	0.89 497	1.76 270	0.26 158	0.12 9	0.52 234	0.14 40	0.49 155	0.38 115	0.29 179	0.30 161	0.29 196	0.22 155	0.30 101	0.20 73	0.09 117	0.17 472	0.09 144	0.07 108	0.21 351	0.11 157

SST-Stereo	0.52 374	0.20 35	1.76 270	0.62 571	0.53 554	0.62 389	0.66 560	0.55 207	0.61 352	0.58 418	0.53 340	0.52 346	0.60 487	1.59 477	0.29 240	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.10 132

RAFT_R40	0.50 344	0.21 58	1.76 270	0.50 525	0.40 507	0.61 369	0.53 523	0.56 214	0.60 335	0.56 389	0.54 352	0.55 358	0.51 448	1.57 471	0.53 410	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.09 102

DRaft	0.62 445	0.38 265	1.76 270	0.24 108	0.16 134	0.64 419	0.66 560	0.53 192	0.53 277	0.67 493	0.99 554	0.38 242	1.00 571	1.44 446	2.10 592	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.14 371	0.18 300	0.21 399

GrayStereo	0.66 471	0.19 18	1.76 270	0.90 595	0.23 311	0.62 389	1.42 625	0.62 251	0.60 335	0.72 515	0.78 512	0.56 370	3.07 629	0.60 315	0.26 205	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.21 485	0.11 129	0.18 354

CRE-IMP	0.41 230	0.22 81	1.76 270	0.48 519	0.17 164	0.79 518	0.69 568	0.52 183	0.52 258	0.47 277	0.42 242	0.45 300	0.26 215	0.41 195	0.31 272	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.09 170	0.17 273	0.23 438

Prome-Stereo	0.49 333	0.30 192	1.76 270	0.60 569	0.23 311	0.63 406	0.42 471	0.62 251	0.60 335	0.59 432	1.03 561	0.43 280	0.72 527	0.60 315	0.33 294	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.43 562

acv_ft	0.48 315	0.44 309	1.76 270	0.32 307	0.41 514	0.63 406	0.28 342	0.81 392	0.68 430	0.61 450	0.59 391	0.69 445	0.45 404	0.44 215	0.63 445	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.41 549	0.10 132

TDLM	0.67 476	0.92 503	1.76 270	0.37 420	0.24 324	0.66 440	0.56 536	0.82 399	0.74 487	1.16 583	0.62 418	0.61 394	0.48 436	2.70 605	0.50 398	0.20 516	0.11 336	0.35 575	0.14 371	0.32 479	0.16 316

testlalala	0.36 184	0.30 192	1.77 279	0.28 200	0.33 448	0.60 348	0.22 189	0.55 207	0.51 250	0.55 377	0.35 202	0.31 204	0.20 134	0.26 38	0.22 128	0.10 222	0.13 386	0.09 144	0.24 500	0.08 66	0.07 30

dd	0.42 250	0.96 521	1.77 279	0.31 278	0.17 164	0.57 301	0.26 299	0.49 155	0.68 430	0.41 240	0.40 234	0.34 224	0.27 235	0.45 230	0.40 344	0.17 479	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.21 351	0.12 194

NRIStereo	0.46 294	0.25 122	1.77 279	0.47 511	0.16 134	0.95 556	0.74 576	0.51 169	0.56 308	0.48 295	0.39 229	0.59 386	0.29 264	0.77 372	0.32 283	0.11 291	0.13 386	0.11 264	0.09 170	0.21 351	0.24 450

PSM-AAD	0.63 452	0.22 81	1.77 279	0.37 420	0.23 311	0.86 540	1.17 611	0.59 233	0.60 335	0.64 480	0.71 491	0.68 438	2.93 626	0.65 337	0.31 272	0.09 117	0.07 53	0.17 485	0.15 396	0.13 170	0.33 521

FBW_ROB	0.83 544	0.77 453	1.77 279	0.44 487	0.30 408	0.87 544	0.46 499	1.10 583	0.91 557	0.81 542	0.75 504	1.01 560	0.61 496	3.66 628	1.23 546	0.26 556	0.23 530	0.36 577	0.25 507	0.27 439	0.62 587

MonStereo1	1.98 615	1.01 544	1.78 284	1.19 612	1.04 611	3.58 632	0.61 550	1.53 612	1.93 623	1.39 603	3.37 631	2.23 614	10.80 647	2.84 613	1.25 548	1.04 617	0.38 581	0.96 614	0.57 603	1.10 610	1.00 620

FACV-RUCA	0.58 418	0.40 279	1.78 284	0.43 480	1.67 630	0.48 190	0.28 342	0.69 286	0.62 370	0.40 231	0.53 340	0.33 218	0.63 504	0.40 191	0.31 272	0.13 379	0.11 336	0.62 598	0.12 309	0.70 593	0.98 613

gcap-zeroshot	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.31 278	0.32 435	0.69 464	0.21 163	0.74 318	0.52 258	0.43 250	0.35 202	0.62 398	0.24 185	0.41 195	0.24 182	0.09 117	0.16 451	0.09 144	0.31 544	0.08 66	0.09 102

DisPM	0.43 256	0.33 221	1.78 284	0.57 558	0.18 202	0.59 336	0.63 557	0.53 192	0.61 352	0.60 441	0.53 340	0.38 242	0.26 215	0.75 364	0.29 240	0.12 349	0.07 53	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.14 252

GMOStereo	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

error version	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

test-v	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

LCNet	0.54 386	0.37 255	1.78 284	0.92 597	0.22 291	0.96 557	0.30 374	0.59 233	0.58 323	0.51 327	0.55 362	0.41 262	0.76 538	0.84 382	0.26 205	0.09 117	0.06 23	0.12 322	0.18 448	0.98 607	0.39 551

Patchmatch Stereo++	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.16 134	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.54 291	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.60 348	0.29 366	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

ROB_FTStereo_v2	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.61 369	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

ROB_FTStereo	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.61 369	0.26 299	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.49 268	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

Pruner-Stereo	0.51 361	0.27 145	1.78 284	1.79 625	0.19 235	0.62 389	0.45 496	0.57 219	0.60 335	0.61 450	0.48 285	0.41 262	0.24 185	0.46 239	1.00 511	0.12 349	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.12 140	0.13 232

iGMRVC	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.55 295	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

IRAFT_RVC	0.54 386	0.53 350	1.78 284	0.46 506	0.21 264	0.58 319	0.43 478	0.65 268	0.66 419	0.54 359	0.50 310	0.49 334	0.51 448	1.58 475	1.01 515	0.11 291	0.25 546	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.13 232

iRAFT	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.16 134	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.54 291	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

test-2	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 250	0.86 487	1.78 284	0.28 200	0.17 164	0.52 234	0.20 142	0.62 251	0.61 352	0.50 314	0.61 413	0.39 248	0.32 288	0.35 148	0.30 260	0.07 29	0.10 287	0.09 144	0.09 170	0.35 510	0.10 132

AFF-stereo	0.44 266	0.96 521	1.78 284	0.31 278	0.15 103	0.50 205	0.21 163	0.64 262	0.63 382	0.47 277	0.64 446	0.49 334	0.34 301	0.46 239	0.31 272	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.10 206	0.37 524	0.10 132

PSMNet-RSSM	0.53 380	0.82 474	1.78 284	0.31 278	0.25 342	0.58 319	0.28 342	0.84 416	0.60 335	0.50 314	0.61 413	0.67 431	0.43 392	1.68 488	0.42 352	0.15 441	0.10 287	0.14 417	0.16 416	0.15 214	0.13 232

CFNet	0.58 418	0.96 521	1.78 284	0.33 330	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.88 451	0.75 500	0.46 275	0.59 391	0.58 383	0.40 353	2.29 570	0.48 388	0.12 349	0.09 237	0.15 447	0.14 371	0.30 461	0.15 287

AAGNet	0.88 551	0.33 221	1.79 305	0.54 545	0.98 604	0.62 389	0.46 499	0.50 161	0.60 335	0.58 418	0.53 340	0.50 337	0.73 530	1.23 426	7.48 642	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.14 194	0.09 102

HUI-Stereo	0.38 202	0.27 145	1.79 305	0.44 487	0.17 164	0.61 369	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.45 230	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

RAFT-IKP	0.38 202	0.27 145	1.79 305	0.44 487	0.16 134	0.60 348	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.50 274	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

ACVNet	0.45 284	0.44 309	1.79 305	0.28 200	0.21 264	0.59 336	0.36 438	0.66 270	0.68 430	0.45 267	0.59 391	0.69 445	0.40 353	0.44 215	0.55 417	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.34 499	0.10 132

CFNet-ft	0.51 361	0.76 444	1.79 305	0.28 200	0.30 408	0.63 406	0.28 342	0.66 270	0.55 297	0.45 267	0.57 382	0.74 473	0.41 364	1.46 451	0.42 352	0.14 422	0.10 287	0.28 558	0.13 343	0.18 300	0.14 252

CFNet_RVC	0.51 361	0.76 444	1.79 305	0.28 200	0.30 408	0.63 406	0.28 342	0.66 270	0.55 297	0.45 267	0.57 382	0.74 473	0.41 364	1.46 451	0.42 352	0.14 422	0.10 287	0.28 558	0.13 343	0.18 300	0.14 252

AdaStereo	0.44 266	0.38 265	1.79 305	0.34 361	0.20 250	0.57 301	0.28 342	0.92 484	0.69 439	0.52 336	0.55 362	0.61 394	0.33 293	0.48 256	0.39 336	0.17 479	0.08 161	0.17 485	0.11 269	0.18 300	0.12 194
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.
test_sample6	0.52 374	0.44 309	1.81 312	0.33 330	0.18 202	0.55 266	0.27 324	0.94 501	0.66 419	0.54 359	0.62 418	0.47 321	0.36 309	1.97 543	0.38 325	0.14 422	0.10 287	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.16 316

NF-Stereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 534	0.16 134	0.61 369	0.44 489	0.66 270	0.61 352	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.45 450	0.79 486	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.16 316

OCTAStereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 534	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.61 352	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.80 487	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

RE-Stereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 534	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.60 335	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.78 482	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

TVStereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 534	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.60 335	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.78 482	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

PS-NSSS	0.63 452	1.00 540	1.81 312	0.30 251	0.31 427	0.63 406	0.34 423	0.98 532	0.69 439	0.54 359	0.74 501	0.51 340	0.41 364	2.43 586	0.48 388	0.24 547	0.17 472	0.27 555	0.18 448	0.27 439	0.21 399

StereoAnything_RVC	0.35 174	1.25 582	1.82 318	0.20 21	0.12 9	0.26 7	0.15 70	0.43 97	0.37 109	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 123	0.46 239	0.14 1	0.11 291	0.09 237	0.08 85	0.05 1	0.76 598	0.18 354

GCAP-BAT	0.43 256	0.31 204	1.82 318	0.25 127	0.26 359	0.65 433	0.23 224	0.48 148	0.37 109	0.67 493	0.82 521	0.44 291	0.24 185	0.48 256	0.87 494	0.09 117	0.13 386	0.09 144	0.22 494	0.08 66	0.09 102

test_for_model	0.64 456	1.60 605	1.82 318	1.23 614	1.02 610	0.53 243	0.23 224	0.75 329	0.50 242	0.57 400	0.29 148	0.25 154	0.20 134	0.26 38	0.22 128	0.76 607	0.31 565	0.08 85	0.07 108	1.68 628	0.50 575

testlalala_base	0.46 294	0.30 192	1.82 318	0.34 361	0.27 373	0.55 266	0.21 163	0.85 423	0.32 60	0.32 197	0.39 229	0.31 204	0.23 172	0.30 101	0.28 225	0.95 613	0.30 563	0.09 144	0.21 485	1.03 608	0.18 354

CBFPSM	0.56 406	0.91 502	1.82 318	0.28 200	0.23 311	0.71 474	0.37 446	0.72 302	0.64 390	0.50 314	0.49 302	1.03 564	0.83 547	0.62 321	1.35 555	0.10 222	0.12 362	0.10 198	0.10 206	0.18 300	0.19 371

RAFT+CT+SA	0.50 344	0.86 487	1.82 318	0.37 420	0.75 590	0.54 251	0.34 423	0.77 353	0.63 382	0.38 223	0.55 362	0.34 224	0.29 264	0.68 344	0.27 215	0.09 117	0.07 53	0.11 264	0.51 594	0.29 450	0.41 560

test_sample5	0.51 361	0.43 298	1.83 324	0.32 307	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.92 484	0.65 404	0.53 346	0.59 391	0.45 300	0.36 309	1.87 526	0.36 312	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

DualNet	0.51 361	0.43 298	1.83 324	0.32 307	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.92 484	0.65 404	0.54 359	0.62 418	0.45 300	0.36 309	1.87 526	0.36 312	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

tt1	0.44 266	0.64 400	1.83 324	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.74 318	0.88 550	0.31 188	0.37 211	0.25 154	0.35 303	0.63 324	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.25 409	0.36 535

LL-Strereo2	0.41 230	0.90 501	1.83 324	0.44 487	0.24 324	0.54 251	0.27 324	0.58 225	0.45 195	0.41 240	0.33 190	0.44 291	0.21 145	0.44 215	0.34 301	0.09 117	0.08 161	0.16 466	0.14 371	0.17 273	0.17 334

psm_up	0.57 413	0.61 379	1.83 324	0.35 378	0.30 408	0.64 419	0.37 446	0.90 463	0.68 430	0.59 432	0.55 362	0.68 438	0.54 458	1.91 537	0.46 373	0.16 462	0.15 433	0.16 466	0.15 396	0.23 381	0.13 232

NLCSM	0.65 465	0.98 533	1.85 329	0.38 436	0.43 523	0.70 471	0.53 523	1.10 583	0.64 390	0.55 377	0.77 510	0.82 507	0.54 458	1.85 524	0.71 466	0.16 462	0.16 451	0.17 485	0.20 478	0.30 461	0.26 469

TestStereo1	0.49 333	0.81 470	1.85 329	0.39 447	0.57 565	0.56 283	0.34 423	0.75 329	0.69 439	0.44 256	0.63 430	0.35 228	0.42 382	0.64 326	0.29 240	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.33 488	0.26 469

SA-5K	0.49 333	0.81 470	1.85 329	0.39 447	0.57 565	0.56 283	0.34 423	0.75 329	0.69 439	0.44 256	0.63 430	0.35 228	0.42 382	0.64 326	0.29 240	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.33 488	0.26 469

PSM-softLoss	0.48 315	0.27 145	1.85 329	0.51 530	0.17 164	0.61 369	0.40 461	0.61 247	0.57 312	0.52 336	0.48 285	0.39 248	0.25 201	1.46 451	0.77 480	0.12 349	0.08 161	0.13 381	0.12 309	0.12 140	0.14 252

KMStereo	0.48 315	0.27 145	1.85 329	0.51 530	0.17 164	0.61 369	0.40 461	0.61 247	0.57 312	0.52 336	0.48 285	0.39 248	0.25 201	1.46 451	0.77 480	0.12 349	0.08 161	0.13 381	0.12 309	0.12 140	0.14 252

raft+_RVC	0.44 266	0.67 415	1.85 329	0.34 361	0.71 588	0.51 215	0.25 277	0.64 262	0.51 250	0.35 206	0.45 259	0.32 212	0.28 250	0.43 206	0.32 283	0.09 117	0.19 496	0.10 198	0.09 170	0.20 337	0.40 555

RALCasStereoNet	0.45 284	0.88 494	1.85 329	0.30 251	0.26 359	0.49 197	0.26 299	0.58 225	0.51 250	0.36 211	0.48 285	0.36 232	0.28 250	0.55 295	0.34 301	0.10 222	0.53 602	0.09 144	0.08 139	0.25 409	0.34 525

UCFNet_RVC	0.48 315	0.82 474	1.85 329	0.30 251	0.27 373	0.64 419	0.26 299	0.74 318	0.55 297	0.48 295	0.53 340	0.63 401	0.41 364	0.88 389	0.38 325	0.15 441	0.10 287	0.17 485	0.17 435	0.18 300	0.15 287

MLCV	0.48 315	0.89 497	1.85 329	0.29 232	0.14 73	0.59 336	0.23 224	0.72 302	0.59 330	0.66 489	0.66 457	0.55 358	0.36 309	1.03 402	0.49 393	0.09 117	0.06 23	0.09 144	0.07 108	0.19 321	0.11 157

IMH-64-1	1.39 597	1.64 608	1.86 338	1.36 616	1.11 615	1.39 590	1.19 612	1.76 617	1.45 606	1.16 583	2.21 609	1.53 600	1.38 597	1.98 544	1.52 565	1.29 624	0.67 611	1.27 624	0.69 613	1.29 620	0.98 613

IMH-64	1.39 597	1.64 608	1.86 338	1.36 616	1.11 615	1.39 590	1.19 612	1.76 617	1.45 606	1.16 583	2.21 609	1.53 600	1.38 597	1.98 544	1.52 565	1.29 624	0.67 611	1.27 624	0.69 613	1.29 620	0.98 613

ssnet_v2	0.55 398	0.60 375	1.86 338	0.32 307	0.22 291	0.72 480	0.44 489	0.94 501	0.74 487	0.63 470	0.54 352	0.81 502	0.47 427	0.77 372	0.70 463	0.16 462	0.14 407	0.14 417	0.14 371	0.30 461	0.30 499

CRFU-Net	0.56 406	0.38 265	1.86 338	0.46 506	0.26 359	0.82 529	0.36 438	0.90 463	0.49 232	0.62 461	0.59 391	0.78 490	1.35 595	1.00 398	0.48 388	0.15 441	0.14 407	0.17 485	0.10 206	0.19 321	0.14 252

PFNet+	0.45 284	0.37 255	1.86 338	0.46 506	0.18 202	0.58 319	0.77 580	0.52 183	0.64 390	0.56 389	0.48 285	0.39 248	0.26 215	0.93 390	0.32 283	0.13 379	0.09 237	0.14 417	0.13 343	0.12 140	0.15 287

coex_refinement	0.58 418	0.94 511	1.87 343	0.38 436	0.25 342	0.64 419	0.34 423	0.83 405	0.65 404	0.60 441	0.63 430	0.81 502	0.48 436	1.85 524	0.56 425	0.13 379	0.09 237	0.10 198	0.10 206	0.16 251	0.16 316

DISCO	0.57 413	0.34 234	1.87 343	0.45 501	0.34 457	0.84 534	0.35 431	0.84 416	0.78 519	0.59 432	0.63 430	1.06 571	0.53 455	1.10 408	0.82 489	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.22 368	0.18 354

rvit_stereo_0075_2	0.40 223	0.40 279	1.88 345	0.33 330	0.32 435	0.41 119	0.22 189	0.58 225	0.53 277	0.38 223	0.51 315	0.40 256	0.27 235	0.44 215	0.29 240	0.20 516	0.15 433	0.22 532	0.15 396	0.18 300	0.23 438

test_sample4	0.50 344	0.42 293	1.88 345	0.32 307	0.19 235	0.56 283	0.26 299	0.93 492	0.65 404	0.54 359	0.54 352	0.45 300	0.36 309	1.79 508	0.36 312	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

test_sample3	0.50 344	0.41 286	1.88 345	0.32 307	0.19 235	0.57 301	0.25 277	0.92 484	0.64 390	0.52 336	0.49 302	0.47 321	0.35 303	1.79 508	0.37 318	0.13 379	0.10 287	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.16 316

MIM_Stereo	0.41 230	0.60 375	1.88 345	0.31 278	0.21 264	0.50 205	0.19 123	0.64 262	0.44 180	0.43 250	0.53 340	0.43 280	0.27 235	0.51 277	0.28 225	0.08 51	0.14 407	0.11 264	0.10 206	0.26 429	0.26 469

DDUNet	0.77 526	1.12 560	1.88 345	0.76 584	0.69 586	0.84 534	0.43 478	0.85 423	0.65 404	0.67 493	0.75 504	0.91 537	0.52 453	1.03 402	0.57 429	0.54 592	0.37 577	0.95 613	0.52 596	0.71 594	0.57 582

GES	0.44 266	0.28 169	1.88 345	0.30 251	0.18 202	0.61 369	0.30 374	0.88 451	0.46 205	0.47 277	0.52 329	0.39 248	0.42 382	0.58 303	0.67 456	0.15 441	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.15 214	0.17 334

PWC_ROB	0.70 492	0.94 511	1.88 345	0.39 447	0.39 498	0.62 389	0.30 374	0.98 532	0.94 561	0.91 561	1.29 580	0.77 486	0.62 501	1.62 482	1.03 519	0.18 491	0.11 336	0.18 506	0.13 343	0.51 576	0.22 414

G2L-Stereo_test	0.55 398	0.97 529	1.89 352	0.33 330	0.24 324	0.75 497	0.38 453	0.79 384	0.60 335	0.60 441	0.54 352	0.74 473	0.39 345	1.56 467	0.43 361	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.08 139	0.28 445	0.13 232

PSMNet-RUCA	0.58 418	0.82 474	1.89 352	0.59 565	0.56 562	0.64 419	0.36 438	0.84 416	0.69 439	0.51 327	0.68 468	0.53 348	0.43 392	0.56 298	0.43 361	0.34 577	0.18 483	0.44 589	0.29 527	0.48 569	0.30 499

Any-RAFT	0.38 202	0.25 122	1.89 352	0.27 175	0.17 164	0.68 458	0.21 163	0.78 368	0.53 277	0.43 250	0.43 244	0.54 354	0.30 272	0.41 195	0.20 73	0.10 222	0.12 362	0.08 85	0.06 36	0.10 107	0.09 102

ToySt	0.44 266	0.61 379	1.89 352	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.35 431	0.67 279	0.53 277	0.39 229	0.50 310	0.59 386	0.43 392	0.51 277	0.49 393	0.10 222	0.12 362	0.13 381	0.16 416	0.24 396	0.19 371

sCroCo_RVC	0.33 155	0.32 212	1.89 352	0.34 361	0.27 373	0.30 20	0.22 189	0.48 148	0.44 180	0.22 98	0.33 190	0.25 154	0.25 201	0.32 117	0.24 182	0.14 422	0.16 451	0.12 322	0.12 309	0.15 214	0.13 232

H2IRNET	0.40 223	0.61 379	1.90 357	0.29 232	0.17 164	0.54 251	0.18 114	0.52 183	0.50 242	0.27 169	0.56 374	0.47 321	0.35 303	0.46 239	0.33 294	0.10 222	0.07 53	0.12 322	0.14 371	0.32 479	0.12 194

Sa-1000	0.51 361	0.72 431	1.90 357	0.31 278	0.60 574	0.60 348	0.31 387	0.94 501	0.71 458	0.52 336	0.83 522	0.42 276	0.33 293	0.68 344	0.28 225	0.10 222	0.09 237	0.13 381	0.29 527	0.29 450	0.10 132

SACVNet	0.60 432	0.74 441	1.90 357	0.37 420	0.28 387	0.64 419	0.37 446	0.86 433	0.61 352	0.65 487	0.62 418	0.69 445	0.44 400	2.08 556	0.42 352	0.18 491	0.14 407	0.16 466	0.15 396	0.38 531	0.24 450

RALAANet	0.43 256	0.98 533	1.90 357	0.32 307	0.23 311	0.48 190	0.19 123	0.67 279	0.53 277	0.48 295	0.45 259	0.39 248	0.30 272	0.48 256	0.37 318	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.14 371	0.27 439	0.10 132

hitnet-ft	0.67 476	0.80 465	1.90 357	0.28 200	0.22 291	0.69 464	0.36 438	0.85 423	0.65 404	0.56 389	0.84 525	1.03 564	0.95 569	2.32 572	0.55 417	0.23 539	0.14 407	0.41 585	0.13 343	0.24 396	0.17 334

GANet-RSSM	0.55 398	0.73 438	1.90 357	0.36 397	0.26 359	0.59 336	0.27 324	0.78 368	0.52 258	0.47 277	0.57 382	0.63 401	0.45 404	1.92 541	0.43 361	0.14 422	0.10 287	0.25 551	0.11 269	0.34 499	0.14 252

GMStereo	0.38 202	0.99 538	1.91 363	0.27 175	0.16 134	0.39 100	0.23 224	0.47 140	0.62 370	0.38 223	0.34 197	0.25 154	0.25 201	0.39 186	0.29 240	0.14 422	0.08 161	0.10 198	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 309	0.73 438	1.91 363	0.33 330	0.15 103	0.56 283	0.25 277	0.85 423	0.58 323	0.54 359	0.51 315	0.57 376	0.42 382	0.57 299	0.61 441	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.20 337	0.16 316

PASM	0.72 504	0.68 418	1.91 363	0.47 511	0.44 525	0.60 348	0.51 516	0.76 342	0.80 527	0.77 531	0.67 460	0.87 527	0.61 496	2.40 581	0.67 456	0.32 573	0.35 573	0.36 577	0.41 581	0.45 566	0.39 551

DeepStereo_RVC	0.44 266	0.28 169	1.92 366	0.49 521	0.17 164	0.60 348	0.59 544	0.50 161	0.52 258	0.49 307	0.45 259	0.39 248	0.86 554	0.45 230	0.33 294	0.11 291	0.08 161	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

Gwc-CoAtRS	0.38 202	0.33 221	1.92 366	0.27 175	0.41 514	0.48 190	0.19 123	0.59 233	0.46 205	0.43 250	0.39 229	0.57 376	0.26 215	0.32 117	0.26 205	0.09 117	0.09 237	0.09 144	0.31 544	0.11 129	0.09 102

ac_64	0.55 398	0.46 320	1.92 366	0.36 397	0.34 457	0.63 406	0.31 387	0.82 399	0.61 352	0.55 377	0.51 315	0.89 533	0.48 436	1.83 517	0.55 417	0.14 422	0.11 336	0.12 322	0.12 309	0.18 300	0.12 194

MultiAttention	2.38 618	0.50 341	1.93 369	1.80 626	2.56 635	10.86 645	2.30 633	1.22 594	0.80 527	0.62 461	1.16 572	1.13 580	0.56 468	16.09 654	1.18 539	0.20 516	0.09 237	0.43 588	1.62 636	0.94 606	1.58 634

YMNet	0.62 445	0.72 431	1.93 369	0.41 465	0.41 514	0.87 544	0.43 478	0.87 442	0.71 458	0.74 522	0.81 516	0.83 510	0.46 419	0.86 385	0.93 497	0.19 506	0.22 522	0.20 521	0.17 435	0.41 549	0.21 399

YMNet_1	0.62 445	0.72 431	1.93 369	0.41 465	0.41 514	0.87 544	0.43 478	0.87 442	0.71 458	0.74 522	0.81 516	0.83 510	0.46 419	0.86 385	0.93 497	0.19 506	0.22 522	0.20 521	0.17 435	0.41 549	0.21 399

DualNet (step1)	0.59 426	0.62 385	1.93 369	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.93 492	0.66 419	0.57 400	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.11 411	0.38 325	0.61 596	0.14 407	0.87 607	0.56 600	0.25 409	0.23 438

test_sample9	0.94 559	0.62 385	1.93 369	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.93 492	0.66 419	0.57 400	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.91 537	2.55 604	0.61 596	4.16 645	0.87 607	0.56 600	0.25 409	0.23 438

test_sample8	1.12 574	0.62 385	1.93 369	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.95 514	0.61 352	1.18 590	0.56 374	2.53 617	1.31 591	1.91 537	2.55 604	0.61 596	4.16 645	0.87 607	0.56 600	0.25 409	0.23 438

1111x	0.74 516	0.21 58	1.93 369	0.31 278	0.17 164	0.63 406	0.32 410	1.03 571	0.74 487	0.52 336	0.62 418	0.57 376	0.47 427	2.38 577	4.25 630	0.12 349	0.14 407	0.11 264	0.12 309	0.12 140	0.14 252

MIF-Stereo (partial)	0.34 163	0.41 286	1.93 369	0.26 158	0.24 324	0.32 38	0.17 98	0.53 192	0.42 165	0.25 148	0.37 211	0.25 154	0.26 215	0.44 215	0.31 272	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.19 321	0.14 252

EKT-Stereo	1.47 601	0.49 335	1.93 369	2.57 635	19.31 652	0.55 266	0.22 189	0.69 286	0.42 165	0.38 223	0.36 208	0.43 280	0.27 235	0.69 350	0.26 205	0.12 349	0.14 407	0.11 264	0.16 416	0.20 337	0.15 287

MMNet	0.50 344	0.48 332	1.93 369	0.33 330	0.27 373	0.79 518	0.28 342	0.81 392	0.74 487	0.60 441	0.56 374	0.59 386	0.55 464	0.79 377	0.59 436	0.10 222	0.09 237	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.14 252

StereoVision	0.45 284	0.72 431	1.94 379	0.33 330	0.32 435	0.47 182	0.26 299	0.68 283	0.57 312	0.32 197	0.89 538	0.45 300	0.27 235	0.49 268	0.36 312	0.13 379	0.15 433	0.16 466	0.15 396	0.19 321	0.13 232

RP	0.67 476	0.82 474	1.94 379	0.43 480	0.44 525	0.65 433	0.45 496	0.89 457	0.82 534	0.66 489	0.92 541	0.99 557	0.76 538	1.55 466	0.66 453	0.25 552	0.18 483	0.23 539	0.20 478	0.31 470	0.22 414

DeepPruner_ROB	0.50 344	0.70 425	1.94 379	0.29 232	0.26 359	0.63 406	0.31 387	0.80 388	0.48 226	0.61 450	0.55 362	0.66 422	0.38 331	0.98 395	0.40 344	0.19 506	0.14 407	0.14 417	0.14 371	0.23 381	0.17 334

fff	0.43 256	0.77 453	1.95 382	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 500	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 508	0.36 161	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

SA	0.50 344	0.75 443	1.95 382	0.31 278	0.61 578	0.57 301	0.31 387	0.91 475	0.73 483	0.42 245	0.62 418	0.38 242	0.47 427	0.68 344	0.29 240	0.09 117	0.09 237	0.13 381	0.32 550	0.30 461	0.10 132

GEStereo_RVC	0.54 386	0.87 490	1.95 382	0.47 511	0.25 342	0.62 389	0.37 446	1.00 552	0.74 487	0.53 346	0.54 352	0.59 386	0.44 400	1.10 408	0.46 373	0.15 441	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.26 429	0.19 371

ADLNet	0.60 432	0.71 427	1.95 382	0.35 378	0.34 457	0.67 446	0.34 423	0.90 463	0.74 487	0.68 500	0.62 418	0.80 499	0.45 404	1.78 504	0.64 450	0.14 422	0.11 336	0.14 417	0.14 371	0.29 450	0.21 399

DCANet	0.42 250	0.77 453	1.95 382	0.25 127	0.14 73	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 468	0.54 359	0.48 285	0.31 204	0.41 364	0.36 161	0.39 336	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.07 108	0.13 170	0.23 438

csc	0.43 256	0.77 453	1.95 382	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 500	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 508	0.36 161	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

cscssc	0.43 256	0.77 453	1.95 382	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 500	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 508	0.36 161	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

111	0.48 315	1.09 557	1.95 382	0.24 108	0.13 40	0.59 336	0.26 299	0.83 405	0.78 519	0.48 295	0.52 329	0.56 370	0.38 331	0.49 268	0.38 325	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.07 108	0.23 381	0.35 527

RAFT + AFF	0.64 456	1.20 576	1.95 382	0.34 361	0.33 448	0.67 446	0.52 519	0.99 544	0.74 487	0.53 346	0.58 388	0.57 376	0.80 543	1.76 501	0.51 403	0.12 349	0.27 555	0.15 447	0.14 371	0.43 557	0.29 489

G2L-ROB	0.51 361	0.95 518	1.96 391	0.29 232	0.22 291	0.59 336	0.28 342	0.76 342	0.57 312	0.55 377	0.45 259	0.70 455	0.32 288	1.38 439	0.47 382	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.20 337	0.13 232

AIO-test2	0.49 333	1.15 569	1.96 391	0.42 476	0.37 489	0.50 205	0.23 224	0.79 384	0.70 448	0.33 201	0.53 340	0.27 180	0.22 155	0.67 341	0.29 240	0.73 604	0.08 161	0.13 381	0.17 435	0.17 273	0.18 354

iRaft-Stereo_20w	0.58 418	0.39 274	1.96 391	0.45 501	0.32 435	0.92 554	0.57 540	1.14 589	0.56 308	0.81 542	0.40 234	0.55 358	0.69 520	0.65 337	1.04 520	0.09 117	0.16 451	0.09 144	0.36 569	0.17 273	0.25 459

rafts_anoy	0.43 256	0.89 497	1.96 391	0.32 307	0.30 408	0.48 190	0.24 257	0.62 251	0.49 232	0.37 215	0.38 221	0.33 218	0.30 272	0.51 277	0.34 301	0.10 222	0.39 588	0.13 381	0.15 396	0.17 273	0.15 287

NCCL2	0.65 465	0.94 511	1.96 391	0.43 480	0.30 408	0.71 474	0.68 566	0.84 416	0.65 404	0.70 508	0.60 406	0.86 525	0.54 458	1.56 467	0.57 429	0.20 516	0.16 451	0.67 601	0.25 507	0.22 368	0.24 450

model_zeroshot	0.44 266	0.68 418	1.97 396	0.28 200	0.18 202	0.69 464	0.21 163	0.63 259	0.40 144	1.00 570	0.34 197	0.42 276	0.20 134	0.69 350	0.24 182	0.10 222	0.22 522	0.10 198	0.22 494	0.12 140	0.10 132

test_5	0.51 361	0.87 490	1.99 397	0.37 420	0.65 582	0.58 319	0.35 431	0.78 368	0.62 370	0.48 295	0.55 362	0.45 300	0.40 353	0.72 359	0.30 260	0.09 117	0.07 53	0.12 322	0.12 309	0.33 488	0.38 545

DN-CSS_ROB	0.48 315	1.23 579	1.99 397	0.39 447	0.22 291	0.56 283	0.19 123	0.75 329	0.61 352	0.45 267	0.62 418	0.41 262	0.31 281	0.70 355	0.32 283	0.11 291	0.08 161	0.14 417	0.13 343	0.36 516	0.12 194

HGLStereo	0.54 386	0.69 422	2.00 399	0.35 378	0.40 507	0.66 440	0.30 374	0.83 405	0.62 370	0.57 400	0.69 477	0.69 445	0.54 458	1.07 405	0.55 417	0.13 379	0.13 386	0.13 381	0.11 269	0.19 321	0.17 334

ffm	0.47 309	0.23 104	2.01 400	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.74 318	0.88 550	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	0.63 324	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.15 447	0.13 343	0.25 409	0.36 535

ff1	0.73 513	0.23 104	2.01 400	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.74 318	0.88 550	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 593	3.43 622	0.10 222	0.24 533	0.15 447	0.13 343	0.25 409	0.36 535

mmx	0.72 504	0.23 104	2.01 400	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.99 544	0.76 509	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 593	3.43 622	0.13 379	0.10 287	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.15 287

xxx	0.72 504	0.23 104	2.01 400	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.99 544	0.76 509	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 593	3.43 622	0.13 379	0.10 287	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.15 287

RAFT-Test	0.44 266	0.38 265	2.01 400	0.27 175	0.44 525	0.64 419	0.37 446	0.72 302	0.57 312	0.45 267	0.48 285	0.65 415	0.24 185	0.35 148	0.29 240	0.09 117	0.11 336	0.09 144	0.38 572	0.10 107	0.11 157

test_4	0.40 223	0.37 255	2.01 400	0.29 232	0.21 264	0.50 205	0.28 342	0.47 140	0.39 128	0.42 245	0.76 507	0.38 242	0.22 155	0.52 281	0.33 294	0.08 51	0.07 53	0.11 264	0.15 396	0.28 445	0.07 30

GANet	0.75 519	0.84 480	2.01 400	0.40 458	0.25 342	0.74 491	0.66 560	0.87 442	0.73 483	0.71 512	1.07 566	0.84 515	0.59 483	2.71 607	1.15 534	0.17 479	0.16 451	0.44 589	0.16 416	0.31 470	0.20 387

RASNet	0.61 440	0.68 418	2.03 407	0.35 378	0.46 540	0.65 433	0.28 342	0.78 368	0.70 448	0.48 295	0.64 446	0.93 543	0.61 496	2.21 566	0.73 474	0.12 349	0.09 237	0.09 144	0.10 206	0.14 194	0.11 157

NVstereo2D	0.58 418	0.40 279	2.03 407	0.35 378	0.35 470	0.69 464	0.39 458	0.91 475	0.80 527	0.47 277	0.53 340	0.67 431	0.46 419	1.99 547	0.48 388	0.19 506	0.11 336	0.17 485	0.13 343	0.25 409	0.25 459

FADNet	0.64 456	1.22 578	2.06 409	0.32 307	0.30 408	0.66 440	0.29 366	0.88 451	0.72 468	0.44 256	0.48 285	0.66 422	0.57 474	1.84 522	0.45 372	0.46 588	0.20 507	0.17 485	0.19 468	0.59 584	0.24 450

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 526	1.04 550	2.06 409	0.94 599	0.35 470	0.89 549	0.40 461	0.85 423	0.63 382	0.55 377	0.63 430	0.75 479	0.38 331	2.38 577	0.48 388	1.10 620	0.31 565	0.36 577	0.21 485	0.53 580	0.55 581

ACVNet-DCA	0.42 250	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.76 342	0.52 258	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

xx1	0.46 294	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.74 318	1.01 571	0.31 188	0.38 221	0.46 313	0.36 309	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.12 322	0.12 309	0.12 140	0.14 252

1test111	0.44 266	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.76 342	0.52 258	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.96 393	0.30 260	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

cc1	0.47 309	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.74 318	1.01 571	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.25 409	0.40 555

RAFT_CTSACE	0.46 294	0.76 444	2.07 411	0.35 378	0.30 408	0.54 251	0.30 374	0.61 247	0.48 226	0.49 307	0.76 507	0.55 358	0.36 309	0.58 303	0.22 128	0.08 51	0.13 386	0.11 264	0.10 206	0.41 549	0.08 76

iRaft-Stereo_5w	0.54 386	1.01 544	2.08 416	0.27 175	0.21 264	0.49 197	0.28 342	0.73 314	0.58 323	0.40 231	0.61 413	0.62 398	0.46 419	1.78 504	0.47 382	0.09 117	0.07 53	0.11 264	0.10 206	0.39 541	0.12 194

Anonymous3	0.42 250	0.35 243	2.09 417	0.33 330	0.24 324	0.72 480	0.31 387	0.74 318	0.55 297	0.35 206	0.40 234	0.33 218	0.29 264	0.44 215	0.28 225	0.18 491	0.18 483	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.17 334

AANet_RVC	0.68 483	1.00 540	2.09 417	0.33 330	0.25 342	0.58 319	0.32 410	0.81 392	0.80 527	0.61 450	0.94 546	0.80 499	0.41 364	2.46 588	1.02 517	0.36 580	0.14 407	0.10 198	0.09 170	0.23 381	0.22 414

HITNet	0.46 294	0.92 503	2.09 417	0.33 330	0.14 73	0.55 266	0.22 189	0.83 405	0.56 308	0.51 327	0.49 302	0.48 332	0.37 324	0.48 256	0.54 416	0.09 117	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.09 102
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
PWCDC_ROB	0.72 504	1.06 553	2.09 417	0.47 511	0.36 478	0.78 514	0.26 299	0.98 532	1.34 600	0.61 450	2.07 603	0.64 410	0.61 496	0.83 380	0.71 466	0.31 572	0.14 407	0.15 447	0.12 309	0.60 587	0.21 399

Reg-Stereo(zero)	0.46 294	0.17 7	2.10 421	0.24 108	0.34 457	0.51 215	0.42 471	0.50 161	0.54 290	0.37 215	0.46 267	0.54 354	0.60 487	0.43 206	1.10 526	0.08 51	0.09 237	0.08 85	0.22 494	0.12 140	0.22 414

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 413	0.87 490	2.11 422	0.32 307	0.30 408	0.84 534	0.40 461	0.88 451	0.72 468	0.65 487	0.73 498	0.66 422	0.57 474	0.93 390	0.71 466	0.13 379	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.14 252

TestStereo	0.45 284	0.54 355	2.11 422	0.29 232	0.16 134	0.43 143	0.24 257	0.54 203	0.45 195	0.37 215	0.46 267	0.34 224	0.27 235	1.98 544	0.27 215	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.14 194	0.08 76

PDISCO_ROB	0.75 519	1.06 553	2.11 422	0.64 573	0.59 569	1.13 581	0.43 478	1.14 589	1.05 575	0.64 480	0.71 491	0.96 550	0.61 496	1.21 422	0.76 478	0.37 581	0.18 483	0.27 555	0.24 500	0.56 583	0.32 513

ADStereo(finetuned)	0.45 284	0.77 453	2.12 425	0.25 127	0.14 73	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 468	0.54 359	0.48 285	0.31 204	0.76 538	0.37 172	0.38 325	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.07 108	0.13 170	0.23 438

FADNet-RVC	0.61 440	1.26 584	2.12 425	0.33 330	0.26 359	0.59 336	0.29 366	0.86 433	0.62 370	0.45 267	0.50 310	0.62 398	0.46 419	1.73 496	0.55 417	0.17 479	0.20 507	0.17 485	0.18 448	0.59 584	0.28 483

DCRE	0.50 344	0.63 396	2.13 427	0.30 251	0.23 311	0.45 156	0.24 257	0.59 233	0.53 277	0.50 314	2.10 605	0.42 276	0.26 215	0.35 148	0.23 157	0.09 117	0.14 407	0.10 198	0.32 550	0.16 251	0.15 287

THIR-Stereo	0.86 548	0.62 385	2.13 427	0.25 127	0.16 134	0.58 319	2.74 638	0.59 233	0.51 250	0.62 461	1.62 594	0.97 553	1.80 614	1.69 490	2.25 597	0.10 222	0.08 161	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.11 157

GwcNet-RSSM	0.57 413	0.94 511	2.13 427	0.32 307	0.25 342	0.60 348	0.30 374	0.80 388	0.66 419	0.52 336	0.64 446	0.71 460	0.40 353	1.79 508	0.50 398	0.13 379	0.09 237	0.12 322	0.12 309	0.21 351	0.15 287

CC-Net-ROB	0.85 547	1.15 569	2.13 427	0.88 594	0.38 495	0.88 548	0.44 489	1.06 577	0.79 524	0.58 418	0.69 477	0.65 415	0.50 446	2.74 608	0.51 403	0.93 611	0.39 588	0.87 607	0.29 527	0.54 581	0.54 578

CVANet_RVC	0.65 465	0.80 465	2.13 427	0.36 397	0.26 359	0.62 389	0.42 471	0.84 416	0.72 468	0.69 502	0.68 468	0.68 438	0.52 453	2.64 600	0.42 352	0.19 506	0.12 362	0.22 532	0.17 435	0.37 524	0.15 287

STTStereo	0.51 361	0.69 422	2.14 432	0.36 397	0.30 408	0.61 369	0.32 410	0.77 353	0.60 335	0.60 441	0.54 352	0.67 431	0.43 392	0.86 385	0.42 352	0.16 462	0.15 433	0.17 485	0.20 478	0.16 251	0.15 287

GCST	0.72 504	1.10 558	2.15 433	1.11 609	0.59 569	0.62 389	0.19 123	0.75 329	0.53 277	0.56 389	0.63 430	0.47 321	0.31 281	1.11 411	0.33 294	0.75 606	0.45 592	0.84 606	0.64 612	0.69 592	0.54 578

plain	0.37 192	0.47 329	2.15 433	0.27 175	0.19 235	0.33 46	0.20 142	0.58 225	0.46 205	0.23 117	0.37 211	0.23 127	0.25 201	0.45 230	0.28 225	0.11 291	0.08 161	0.13 381	0.09 170	0.42 555	0.12 194

UDG	0.77 526	1.23 579	2.15 433	0.67 578	0.59 569	0.78 514	0.38 453	0.90 463	0.70 448	0.61 450	0.69 477	1.01 560	0.67 515	1.02 400	0.73 474	0.45 586	0.34 572	0.87 607	0.51 594	0.67 591	0.46 567

sAnonymous2	0.38 202	0.62 385	2.15 433	0.31 278	0.24 324	0.34 56	0.27 324	0.53 192	0.46 205	0.24 128	0.29 148	0.23 127	0.28 250	0.28 74	0.22 128	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.13 343	0.38 531	0.35 527

CroCo_RVC	0.38 202	0.62 385	2.15 433	0.31 278	0.24 324	0.34 56	0.27 324	0.53 192	0.46 205	0.24 128	0.29 148	0.23 127	0.28 250	0.28 74	0.22 128	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.13 343	0.38 531	0.35 527

cf-r	0.53 380	0.81 470	2.15 433	0.33 330	0.28 387	0.60 348	0.28 342	0.78 368	0.64 390	0.51 327	0.60 406	0.75 479	0.40 353	1.32 433	0.43 361	0.13 379	0.09 237	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.14 252

PVD	0.90 554	0.85 484	2.15 433	0.53 540	0.50 546	0.99 560	0.56 536	1.15 592	1.64 612	1.41 605	1.41 589	1.11 579	1.13 584	1.35 436	1.31 552	0.26 556	0.28 558	0.28 558	0.26 515	0.37 524	0.49 572

G2L-Stereo	0.55 398	0.85 484	2.18 440	0.31 278	0.27 373	0.59 336	0.27 324	0.77 353	0.55 297	0.54 359	0.52 329	0.71 460	0.36 309	1.75 500	0.50 398	0.13 379	0.11 336	0.13 381	0.11 269	0.29 450	0.15 287

RGC	0.71 501	0.97 529	2.18 440	0.44 487	0.44 525	0.73 487	0.40 461	0.94 501	0.71 458	0.71 512	1.04 564	1.01 560	0.71 524	1.74 498	0.70 463	0.23 539	0.18 483	0.28 558	0.26 515	0.29 450	0.27 477

Wz-Net-MNSev	0.65 465	0.97 529	2.19 442	0.36 397	0.33 448	0.90 550	0.60 546	0.92 484	0.81 533	0.75 524	0.72 496	0.73 467	0.65 508	1.39 440	0.71 466	0.16 462	0.13 386	0.14 417	0.14 371	0.24 396	0.18 354

CFNet-RSSM	0.41 230	0.32 212	2.20 443	0.27 175	0.44 525	0.52 234	0.19 123	0.76 342	0.48 226	0.43 250	0.36 208	0.54 354	0.26 215	0.33 128	0.25 195	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.38 572	0.10 107	0.09 102

UGAM	0.58 418	0.47 329	2.21 444	0.30 251	0.19 235	0.53 243	0.34 423	0.59 233	0.63 382	0.44 256	0.73 498	0.78 490	0.37 324	2.58 597	0.39 336	0.10 222	0.08 161	0.17 485	0.14 371	0.42 555	0.17 334

DCANet-4	0.40 223	0.27 145	2.21 444	0.25 127	0.14 73	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 468	0.54 359	0.47 273	0.28 189	0.37 324	0.37 172	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

AF-Net	0.69 488	0.92 503	2.21 444	0.41 465	0.40 507	0.68 458	0.40 461	1.02 564	0.86 543	0.69 502	1.03 561	1.04 567	0.84 550	1.19 421	0.78 482	0.22 536	0.14 407	0.25 551	0.17 435	0.30 461	0.18 354

DANet	0.80 534	0.65 407	2.21 444	1.19 612	0.48 544	0.74 491	1.25 614	0.89 457	1.53 609	0.89 557	0.71 491	0.96 550	0.56 468	1.83 517	0.96 502	0.18 491	0.16 451	0.19 512	0.16 416	0.26 429	0.29 489
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 223	0.27 145	2.22 448	0.30 251	0.17 164	0.49 197	0.35 431	0.71 297	0.39 128	0.43 250	0.45 259	0.64 410	0.25 201	0.32 117	0.25 195	0.08 51	0.08 161	0.09 144	0.23 498	0.11 129	0.14 252

SAMSARA	0.91 555	0.97 529	2.22 448	0.80 588	0.58 567	1.32 587	1.31 616	1.01 561	0.94 561	1.36 599	0.87 533	1.38 595	0.90 561	1.72 495	1.02 517	0.24 547	0.30 563	0.22 532	0.25 507	0.36 516	0.35 527

RTSC	0.72 504	1.00 540	2.22 448	0.40 458	0.29 395	0.82 529	0.31 387	0.96 519	1.10 583	0.92 562	0.81 516	0.78 490	0.58 480	1.23 426	1.55 567	0.18 491	0.17 472	0.14 417	0.17 435	0.43 557	0.30 499

ccs_rob	0.45 284	0.46 320	2.22 448	0.26 158	0.19 235	0.56 283	0.21 163	0.77 353	0.60 335	0.49 307	0.56 374	0.69 445	0.47 427	0.52 281	0.31 272	0.11 291	0.09 237	0.16 466	0.10 206	0.17 273	0.14 252

z-ln-s-r	0.64 456	0.89 497	2.23 452	0.32 307	0.26 359	0.57 301	0.37 446	0.84 416	0.76 509	0.51 327	0.81 516	0.64 410	0.45 404	2.06 553	1.27 550	0.10 222	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.24 396	0.13 232

CFNet_pseudo	0.45 284	0.46 320	2.23 452	0.25 127	0.19 235	0.56 283	0.21 163	0.77 353	0.60 335	0.49 307	0.56 374	0.69 445	0.47 427	0.52 281	0.31 272	0.11 291	0.10 287	0.15 447	0.10 206	0.17 273	0.14 252

HSM-Net_RVC	0.67 476	0.34 234	2.23 452	0.26 158	0.19 235	0.67 446	0.29 366	1.26 599	0.69 439	0.72 515	0.70 487	0.78 490	0.42 382	3.77 629	0.41 350	0.13 379	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.11 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 374	0.43 298	2.25 455	0.29 232	0.26 359	0.61 369	0.32 410	0.99 544	0.68 430	0.48 295	0.55 362	0.52 346	0.40 353	1.60 478	0.35 309	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.12 194

DEmStereo	0.68 483	0.31 204	2.25 455	0.42 476	0.17 164	0.66 440	0.89 590	0.51 169	0.59 330	0.60 441	1.01 557	0.45 300	1.26 587	1.54 465	2.26 598	0.10 222	0.08 161	0.10 198	0.10 206	0.10 107	0.11 157

RYNet	0.70 492	0.56 366	2.25 455	0.35 378	0.41 514	0.86 540	0.43 478	0.94 501	0.82 534	0.62 461	0.53 340	0.91 537	0.60 487	2.70 605	1.00 511	0.14 422	0.11 336	0.16 466	0.14 371	0.25 409	0.27 477

AIO-test1	0.45 284	0.87 490	2.27 458	0.33 330	0.33 448	0.50 205	0.22 189	0.74 318	0.66 419	0.29 179	0.41 238	0.29 196	0.22 155	0.73 360	0.29 240	0.09 117	0.08 161	0.12 322	0.14 371	0.30 461	0.22 414

iinet-f	0.57 413	0.93 509	2.27 458	0.31 278	0.25 342	0.83 532	0.33 418	0.81 392	0.65 404	0.54 359	0.63 430	0.73 467	0.67 515	0.73 360	0.67 456	0.13 379	0.13 386	0.11 264	0.10 206	0.43 557	0.16 316

PCWNet_CMD	0.46 294	0.45 317	2.28 460	0.26 158	0.20 250	0.55 266	0.21 163	0.75 329	0.64 390	0.48 295	0.55 362	0.68 438	0.57 474	0.46 239	0.30 260	0.11 291	0.10 287	0.14 417	0.10 206	0.18 300	0.14 252

MSMDNet	0.46 294	0.44 309	2.28 460	0.26 158	0.20 250	0.55 266	0.21 163	0.75 329	0.64 390	0.48 295	0.55 362	0.68 438	0.56 468	0.46 239	0.30 260	0.11 291	0.10 287	0.13 381	0.10 206	0.18 300	0.15 287

MM-Stereo_test1	0.41 230	0.39 274	2.29 462	0.38 436	0.26 359	0.44 149	0.28 342	0.63 259	0.51 250	0.40 231	0.32 181	0.26 168	0.26 215	0.46 239	0.22 128	0.09 117	0.21 516	0.10 198	0.09 170	0.39 541	0.15 287

ADCRef	0.80 534	0.96 521	2.29 462	0.37 420	0.35 470	0.96 557	0.51 516	0.87 442	0.75 500	0.88 555	0.83 522	0.61 394	1.36 596	1.02 400	3.27 617	0.13 379	0.11 336	0.17 485	0.19 468	0.25 409	0.21 399

GANet-ADL	0.44 266	0.41 286	2.31 464	0.33 330	0.20 250	0.57 301	0.25 277	0.75 329	0.54 290	0.42 245	0.59 391	0.56 370	0.30 272	0.40 191	0.38 325	0.14 422	0.11 336	0.09 144	0.08 139	0.22 368	0.17 334

WAO-6	1.58 607	1.54 602	2.32 465	1.14 611	1.00 607	2.30 623	1.03 602	1.82 620	2.85 632	1.25 593	2.61 619	2.20 612	1.56 607	2.47 590	1.99 585	0.95 613	0.67 611	1.19 623	0.83 620	1.08 609	0.88 610

CFNet_ucs	0.48 315	0.50 341	2.32 465	0.26 158	0.22 291	0.57 301	0.22 189	0.85 423	0.65 404	0.53 346	0.64 446	0.68 438	0.44 400	0.54 291	0.31 272	0.13 379	0.12 362	0.16 466	0.11 269	0.19 321	0.17 334

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 569	1.67 610	2.32 465	0.47 511	0.39 498	1.47 592	0.95 593	0.95 514	0.91 557	0.84 550	0.94 546	1.05 569	0.60 487	2.95 615	0.72 471	0.41 582	0.72 621	0.32 571	0.55 597	0.74 595	1.22 626

RAFT-RH_RVC	0.61 440	0.50 341	2.33 468	0.36 397	0.29 395	0.60 348	0.18 114	0.44 106	0.58 323	0.76 527	1.91 601	0.47 321	0.29 264	1.60 478	1.23 546	0.14 422	0.07 53	0.13 381	0.13 343	0.10 107	0.09 102

PSMNet_ROB	0.66 471	1.01 544	2.33 468	0.38 436	0.31 427	0.72 480	0.55 531	0.86 433	0.69 439	0.54 359	0.60 406	0.75 479	0.47 427	2.00 548	0.82 489	0.17 479	0.13 386	0.19 512	0.19 468	0.24 396	0.27 477

AASNet	0.56 406	1.03 549	2.34 470	0.37 420	0.33 448	0.65 433	0.29 366	0.96 519	0.73 483	0.54 359	0.60 406	0.55 358	0.38 331	0.59 309	0.58 434	0.14 422	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.43 557	0.24 450

RAFT-345	0.53 380	0.30 192	2.34 470	0.38 436	0.34 457	0.58 319	0.42 471	0.47 140	0.61 352	0.51 327	1.00 556	0.43 280	0.28 250	1.57 471	0.82 489	0.10 222	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.10 107	0.08 76

DPSNet	0.86 548	0.60 375	2.34 470	0.58 560	0.36 478	1.07 575	0.75 577	1.30 600	1.05 575	0.70 508	0.68 468	0.94 547	1.29 588	2.08 556	1.82 579	0.26 556	0.23 530	0.16 466	0.17 435	0.48 569	0.40 555

FTStereo	0.76 522	0.18 12	2.35 473	0.71 580	0.21 264	0.73 487	1.79 628	0.57 219	0.53 277	1.07 576	1.63 595	1.29 590	2.13 618	0.75 364	0.29 240	0.19 506	0.08 161	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.40 555

SFCPSM	0.46 294	0.24 117	2.35 473	0.27 175	0.27 373	0.70 471	0.32 410	0.96 519	0.63 382	0.49 307	0.52 329	0.43 280	0.36 309	0.52 281	0.43 361	0.12 349	0.09 237	0.12 322	0.16 416	0.16 251	0.12 194

StereoDRNet	0.64 456	0.88 494	2.35 473	0.41 465	0.45 534	0.73 487	0.47 507	0.94 501	0.74 487	0.75 524	0.54 352	0.74 473	0.47 427	1.70 491	0.72 471	0.15 441	0.14 407	0.15 447	0.14 371	0.20 337	0.19 371

SHD	0.72 504	0.77 453	2.36 476	0.45 501	0.40 507	0.71 474	0.32 410	1.02 564	1.25 594	1.07 576	0.84 525	0.90 535	0.73 530	1.09 407	0.98 505	0.21 523	0.18 483	0.20 521	0.21 485	0.32 479	0.31 507

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 398	0.92 503	2.36 476	0.38 436	0.37 489	0.60 348	0.28 342	0.82 399	0.62 370	0.62 461	0.55 362	0.72 463	0.45 404	1.00 398	0.43 361	0.15 441	0.11 336	0.14 417	0.14 371	0.15 214	0.16 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 380	0.76 444	2.38 478	0.42 476	0.29 395	0.69 464	0.23 224	1.81 619	0.55 297	0.36 211	0.32 181	0.47 321	0.40 353	0.46 239	0.25 195	0.12 349	0.11 336	0.11 264	0.41 581	0.13 170	0.32 513

MSMD_ROB	1.34 592	0.96 521	2.38 478	0.39 447	0.32 435	1.96 613	0.62 555	0.91 475	1.43 604	2.94 634	2.60 618	4.77 635	1.95 616	2.43 586	1.33 554	0.29 567	0.26 548	0.32 571	0.32 550	0.30 461	0.30 499

LMCR-Stereo	0.52 374	0.71 427	2.39 480	0.40 458	0.21 264	0.74 491	0.31 387	1.02 564	0.64 390	0.61 450	0.63 430	0.39 248	0.51 448	0.62 321	0.42 352	0.19 506	0.09 237	0.12 322	0.09 170	0.23 381	0.12 194

XQC	0.73 513	0.98 533	2.39 480	0.46 506	0.35 470	0.81 526	0.46 499	1.00 552	1.00 569	0.80 536	0.69 477	0.88 531	0.74 535	1.32 433	1.20 542	0.24 547	0.16 451	0.23 539	0.20 478	0.41 549	0.33 521

MIPNet	0.83 544	0.81 470	2.40 482	0.61 570	0.18 202	1.48 593	1.39 621	1.60 614	0.74 487	1.94 614	0.85 529	0.73 467	1.68 610	0.87 388	0.31 272	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.32 550	0.25 409	0.12 194

GMM-Stereo	0.50 344	0.23 104	2.41 483	0.54 545	0.24 324	0.77 509	0.46 499	0.59 233	0.57 312	0.58 418	0.73 498	0.47 321	0.43 392	0.68 344	0.27 215	0.10 222	0.06 23	0.13 381	0.13 343	0.14 194	0.44 564

ICVP	0.46 294	0.29 179	2.41 483	0.33 330	0.22 291	0.59 336	0.55 531	0.75 329	0.50 242	0.44 256	0.60 406	0.49 334	0.35 303	0.53 287	0.37 318	0.16 462	0.16 451	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.15 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 266	0.30 192	2.42 485	0.32 307	0.17 164	0.58 319	0.22 189	0.77 353	0.59 330	0.47 277	0.42 242	0.55 358	0.38 331	0.49 268	0.47 382	0.12 349	0.09 237	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.16 316

FADNet_RVC	0.81 542	1.14 565	2.42 485	0.30 251	0.24 324	0.71 474	0.24 257	0.95 514	0.61 352	0.44 256	0.56 374	0.59 386	0.42 382	1.52 463	0.68 459	0.94 612	0.96 629	0.28 558	1.00 627	0.90 604	1.36 629

NCC-stereo	0.79 532	0.94 511	2.42 485	0.59 565	0.45 534	1.90 610	0.46 499	0.99 544	0.72 468	0.64 480	0.84 525	0.91 537	0.73 530	1.80 512	1.00 511	0.27 561	0.19 496	0.23 539	0.31 544	0.24 396	0.22 414

Abc-Net	0.79 532	0.94 511	2.42 485	0.59 565	0.45 534	1.90 610	0.46 499	0.99 544	0.72 468	0.64 480	0.84 525	0.91 537	0.73 530	1.80 512	1.00 511	0.27 561	0.19 496	0.23 539	0.31 544	0.24 396	0.22 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 488	0.84 480	2.43 489	0.35 378	0.21 264	1.65 603	0.61 550	1.36 603	0.58 323	1.39 603	0.51 315	0.37 234	0.87 555	1.41 444	0.36 312	0.09 117	0.07 53	0.14 417	0.12 309	0.32 479	0.11 157

ADCL	0.99 564	0.79 463	2.43 489	0.39 447	0.32 435	1.50 595	1.90 629	0.92 484	0.97 565	1.26 596	1.27 577	1.00 559	1.42 601	1.14 417	3.31 618	0.17 479	0.14 407	0.22 532	0.21 485	0.30 461	0.22 414

anonymousa	0.48 315	0.46 320	2.44 491	0.29 232	0.34 457	0.61 369	0.25 277	0.66 270	0.54 290	0.53 346	0.77 510	0.73 467	0.46 419	0.33 128	0.31 272	0.10 222	0.09 237	0.12 322	0.29 527	0.10 107	0.19 371

stereogan	0.69 488	0.51 344	2.44 491	0.39 447	0.39 498	1.01 564	0.41 467	0.94 501	0.92 560	0.73 519	0.85 529	1.15 583	0.69 520	1.57 471	0.53 410	0.19 506	0.18 483	0.20 521	0.16 416	0.36 516	0.24 450

DRN-Test	0.64 456	0.43 298	2.44 491	0.39 447	0.44 525	0.80 525	0.41 467	1.02 564	0.78 519	0.80 536	0.63 430	0.69 445	0.56 468	1.79 508	0.69 461	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	0.18 300	0.17 334

w-ln-seven-2	0.68 483	1.13 563	2.46 494	0.36 397	0.27 373	0.65 433	0.44 489	0.87 442	0.83 537	0.69 502	0.75 504	0.72 463	0.63 504	1.56 467	1.15 534	0.13 379	0.13 386	0.15 447	0.14 371	0.35 510	0.19 371

MM-Stereo_test2	0.38 202	0.28 169	2.46 494	0.43 480	0.15 103	0.50 205	0.25 277	0.47 140	0.38 115	0.33 201	0.26 131	0.23 127	0.22 155	0.34 140	0.29 240	0.08 51	0.09 237	0.09 144	0.10 206	0.36 516	0.22 414

HUF	0.59 426	0.65 407	2.46 494	0.45 501	0.77 594	0.34 56	0.24 257	0.46 126	0.39 128	0.31 188	0.28 142	0.25 154	0.19 123	0.67 341	0.18 25	0.12 349	2.03 640	0.08 85	0.06 36	0.31 470	1.59 635

CIPLG	0.56 406	1.19 575	2.46 494	0.80 588	0.31 427	0.61 369	0.57 540	0.76 342	0.57 312	0.56 389	0.63 430	0.41 262	0.30 272	0.45 230	0.40 344	0.11 291	0.20 507	0.13 381	0.13 343	0.35 510	0.19 371

GANetREF_RVC	0.75 519	1.15 569	2.46 494	0.47 511	0.26 359	0.83 532	0.61 550	0.97 528	0.89 554	0.62 461	0.61 413	0.72 463	0.59 483	2.42 583	0.55 417	0.32 573	0.25 546	0.36 577	0.24 500	0.39 541	0.31 507
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
MSKI-zero shot	0.46 294	0.38 265	2.47 499	0.27 175	0.43 523	0.56 283	0.20 142	0.77 353	0.43 176	0.60 441	0.51 315	0.44 291	0.17 76	0.68 344	0.21 95	0.09 117	0.29 559	0.09 144	0.32 550	0.14 194	0.10 132

Wz-Net-LNSev	0.59 426	0.96 521	2.47 499	0.34 361	0.37 489	0.79 518	0.44 489	0.86 433	0.77 514	0.61 450	0.67 460	0.79 495	0.56 468	0.64 326	0.62 443	0.15 441	0.14 407	0.12 322	0.12 309	0.18 300	0.19 371

PFNet	0.60 432	0.33 221	2.47 499	0.41 465	0.55 559	0.62 389	0.27 324	0.61 247	0.63 382	0.61 450	0.56 374	0.45 300	0.32 288	1.88 534	1.14 532	0.28 565	0.09 237	0.12 322	0.16 416	0.26 429	0.20 387

UGAM-zero	0.63 452	0.39 274	2.49 502	0.30 251	0.49 545	0.67 446	0.19 123	0.91 475	0.45 195	0.77 531	0.45 259	1.16 585	0.82 546	2.05 552	0.29 240	0.09 117	0.15 433	0.09 144	0.44 585	0.11 129	0.22 414

DCVSM-stereo	0.49 333	0.29 179	2.49 502	0.29 232	0.22 291	0.53 243	0.52 519	0.58 225	0.49 232	0.69 502	0.46 267	0.79 495	0.48 436	0.53 287	0.42 352	0.13 379	0.14 407	0.15 447	0.12 309	0.20 337	0.20 387

WAO-7	1.48 602	1.63 606	2.49 502	0.93 598	0.75 590	1.72 606	1.10 606	1.84 621	1.96 624	1.43 606	2.54 616	1.97 608	1.61 609	3.06 617	2.08 589	0.69 602	0.66 610	0.94 612	0.74 616	0.80 601	0.69 592

LL-Strereo	0.72 504	1.29 586	2.49 502	0.36 397	0.45 534	0.55 266	0.32 410	0.93 492	0.71 458	0.67 493	0.58 388	0.85 519	0.79 542	2.67 604	0.46 373	0.10 222	0.18 483	0.14 417	0.12 309	0.40 546	0.42 561

FCDSN-DC	1.29 589	0.54 355	2.50 506	0.47 511	0.41 514	1.12 579	0.60 546	1.10 583	1.27 596	2.23 622	2.87 623	3.67 626	3.12 631	2.39 580	1.69 573	0.30 570	0.26 548	0.31 567	0.30 537	0.35 510	0.38 545
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 592	1.70 614	2.50 506	0.56 554	0.40 507	2.15 621	0.99 596	1.24 597	1.26 595	1.02 572	1.10 568	1.29 590	0.88 559	3.10 619	1.08 523	1.66 632	0.83 625	0.68 602	0.88 622	1.57 625	1.80 638

SGM_RVC	1.89 612	0.92 503	2.50 506	0.96 602	0.93 603	1.63 601	1.37 619	1.52 611	12.43 645	1.85 613	1.69 596	2.40 616	1.74 613	2.81 612	1.71 574	0.53 590	0.47 597	0.42 586	0.47 587	0.74 595	0.74 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 534	1.58 604	2.53 509	0.76 584	0.83 595	0.76 501	0.36 438	0.83 405	0.64 390	0.63 470	0.69 477	0.73 467	0.51 448	1.21 422	0.53 410	0.77 608	0.29 559	0.59 597	0.29 527	0.86 603	0.61 586

CrosDoStereo	0.94 559	0.37 255	2.53 509	0.25 127	0.32 435	0.54 251	3.76 642	0.72 302	0.60 335	0.70 508	1.40 587	0.53 348	1.49 603	1.78 504	3.09 612	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

DeepStereo_LL	0.94 559	0.37 255	2.53 509	0.25 127	0.32 435	0.54 251	3.76 642	0.72 302	0.60 335	0.70 508	1.40 587	0.53 348	1.49 603	1.78 504	3.09 612	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

Nwc_Net	0.68 483	0.83 478	2.53 509	0.41 465	0.39 498	0.77 509	0.38 453	1.01 561	0.70 448	0.60 441	0.99 554	0.98 554	0.68 518	1.41 444	0.63 445	0.23 539	0.15 433	0.23 539	0.25 507	0.23 381	0.18 354

AnyNet_C32	1.00 567	1.33 593	2.53 509	0.49 521	0.54 556	1.15 583	1.14 609	0.91 475	0.89 554	1.11 579	0.95 548	0.87 527	0.93 563	1.50 460	4.07 627	0.21 523	0.20 507	0.25 551	0.24 500	0.38 531	0.33 521

MFMNet_re	0.92 557	1.28 585	2.53 509	0.82 592	0.76 593	0.90 550	0.75 577	0.98 532	1.04 574	1.03 573	1.05 565	0.84 515	0.94 566	0.83 380	0.72 471	0.68 601	0.60 606	0.63 599	0.60 608	0.77 599	0.74 595

w-ln-seven	0.74 516	1.05 551	2.54 515	0.37 420	0.34 457	1.03 567	0.47 507	1.00 552	1.08 580	0.90 559	0.85 529	0.85 519	0.57 474	1.37 438	1.26 549	0.14 422	0.13 386	0.16 466	0.15 396	0.31 470	0.20 387

gwcnet-sp	0.49 333	0.43 298	2.54 515	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 404	0.58 418	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

scenet	0.49 333	0.43 298	2.54 515	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 404	0.58 418	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

ssnet	0.49 333	0.43 298	2.54 515	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 404	0.58 418	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

NVStereoNet_ROB	1.16 580	0.95 518	2.54 515	0.58 560	0.55 559	0.78 514	0.63 557	1.00 552	1.08 580	1.03 573	4.07 636	1.48 599	1.22 586	2.88 614	1.27 550	0.50 589	0.46 594	0.54 594	0.62 609	0.50 574	0.63 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 471	0.85 484	2.55 520	0.50 525	0.52 553	0.72 480	0.39 458	0.87 442	0.72 468	0.58 418	0.68 468	0.63 401	0.46 419	1.70 491	0.63 445	0.18 491	0.18 483	0.23 539	0.18 448	0.38 531	0.27 477

DispNO	0.67 476	0.98 533	2.58 521	0.31 278	0.27 373	0.59 336	0.29 366	0.83 405	0.68 430	0.53 346	0.79 515	0.83 510	0.47 427	2.46 588	0.68 459	0.12 349	0.10 287	0.19 512	0.31 544	0.16 251	0.17 334

ASMatch	0.60 432	0.43 298	2.58 521	0.91 596	0.36 478	0.56 283	0.25 277	0.52 183	0.61 352	0.47 277	1.21 574	0.47 321	0.66 513	1.34 435	0.94 499	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.10 107	0.16 316

testlalala2	0.44 266	0.28 169	2.59 523	0.64 573	0.56 562	0.57 301	0.20 142	0.78 368	0.52 258	0.40 231	0.39 229	0.45 300	0.21 145	0.27 60	0.22 128	0.09 117	0.10 287	0.08 85	0.29 527	0.12 140	0.10 132

aanetorigin	0.77 526	0.80 465	2.59 523	0.43 480	0.44 525	0.58 319	1.01 601	0.57 219	0.68 430	1.53 609	1.23 575	0.81 502	1.08 579	1.07 405	1.07 522	0.18 491	0.15 433	0.17 485	0.21 485	0.54 581	0.30 499

iResNet	0.51 361	0.76 444	2.59 523	0.41 465	0.17 164	0.64 419	0.27 324	0.82 399	0.70 448	0.57 400	0.64 446	0.43 280	0.36 309	0.70 355	0.52 406	0.10 222	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.21 351	0.13 232

HHNet	0.60 432	0.65 407	2.60 526	0.36 397	0.25 342	0.64 419	0.61 550	0.64 262	0.62 370	0.55 377	1.13 571	0.32 212	0.60 487	0.42 203	1.79 578	0.15 441	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.18 300	0.15 287

z-mn7	0.80 534	1.52 601	2.62 527	0.36 397	0.28 387	1.01 564	0.48 511	0.90 463	1.29 598	0.69 502	1.35 586	0.85 519	0.59 483	2.03 549	1.09 525	0.14 422	0.12 362	0.14 417	0.12 309	0.32 479	0.20 387

4D-IteraStereo	0.44 266	0.96 521	2.63 528	0.27 175	0.30 408	0.45 156	0.25 277	0.52 183	0.50 242	0.40 231	0.31 175	0.40 256	0.19 123	0.35 148	0.32 283	0.09 117	0.06 23	0.12 322	0.11 269	0.19 321	0.30 499

DMCA-RVC	0.62 445	0.96 521	2.63 528	0.36 397	0.90 600	0.56 283	0.31 387	0.69 286	0.57 312	0.68 500	0.52 329	0.59 386	0.56 468	1.23 426	0.53 410	0.16 462	0.38 581	0.20 521	0.15 396	0.20 337	0.15 287

STrans-v2	0.67 476	0.56 366	2.64 530	0.27 175	0.23 311	0.57 301	0.33 418	0.96 519	0.69 439	0.92 562	0.85 529	0.89 533	0.93 563	1.83 517	1.21 544	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.12 194

CBMV	0.71 501	0.76 444	2.64 530	0.33 330	0.20 250	0.78 514	0.79 581	0.98 532	0.78 519	0.85 554	0.71 491	0.86 525	1.10 581	1.46 451	0.62 443	0.18 491	0.20 507	0.21 529	0.19 468	0.25 409	0.33 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 315	0.40 279	2.65 532	0.29 232	0.23 311	0.60 348	0.31 387	0.83 405	0.75 500	0.47 277	0.36 208	0.53 348	0.42 382	0.53 287	0.39 336	0.09 117	0.18 483	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

TransformOpticalFlow	0.64 456	0.56 366	2.66 533	0.44 487	0.26 359	0.62 389	0.28 342	0.83 405	0.71 458	0.76 527	0.74 501	0.91 537	0.85 551	1.83 517	0.81 488	0.10 222	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.11 129	0.12 194

WCMA_ROB	1.12 574	0.83 478	2.66 533	0.58 560	0.34 457	1.17 585	0.71 572	0.93 492	0.94 561	1.74 612	2.63 620	3.09 622	1.71 612	1.70 491	1.84 580	0.26 556	0.21 516	0.20 521	0.21 485	0.28 445	0.43 562

MyStereo06	0.54 386	0.41 286	2.68 535	0.30 251	0.23 311	0.60 348	0.30 374	0.81 392	0.44 180	0.84 550	0.52 329	0.78 490	0.58 480	0.48 256	1.10 526	0.09 117	0.17 472	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

IPLGR	0.54 386	0.56 366	2.68 535	0.36 397	0.18 202	0.62 389	0.54 528	1.02 564	0.64 390	0.73 519	0.46 267	0.47 321	0.45 404	1.12 414	0.29 240	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.09 170	0.19 321	0.12 194

CBMV_ROB	0.76 522	0.42 293	2.68 535	0.33 330	0.22 291	0.74 491	0.47 507	0.96 519	0.76 509	1.04 575	0.96 549	0.88 531	0.93 563	2.06 553	1.19 541	0.22 536	0.24 533	0.27 555	0.25 507	0.25 409	0.28 483

IMH	2.02 616	2.15 637	2.69 538	1.68 622	1.12 617	1.66 604	0.92 592	2.10 625	1.92 622	1.32 598	2.66 621	2.21 613	1.69 611	5.78 637	1.68 572	5.54 644	0.96 629	1.31 626	0.71 615	1.32 623	0.99 618

SDNR	1.22 586	0.80 465	2.71 539	0.33 330	1.48 627	1.98 616	0.23 224	1.93 623	2.44 627	0.89 557	2.52 615	1.36 594	0.51 448	3.65 627	1.93 581	0.30 570	0.31 565	0.22 532	0.16 416	0.33 488	0.36 535

APVNet	0.70 492	0.67 415	2.71 539	0.38 436	0.36 478	0.85 538	0.43 478	0.91 475	0.68 430	0.55 377	0.69 477	0.75 479	0.55 464	2.31 571	0.78 482	0.17 479	0.17 472	0.24 546	0.19 468	0.33 488	0.23 438

PAM	0.70 492	0.35 243	2.72 541	0.56 554	0.62 580	1.08 577	0.53 523	0.85 423	0.44 180	0.93 564	0.92 541	1.24 588	0.68 518	0.64 326	1.01 515	0.10 222	0.19 496	0.10 198	0.48 588	0.14 194	0.38 545

MyStereo05	0.49 333	0.41 286	2.72 541	0.30 251	0.23 311	0.60 348	0.30 374	0.82 399	0.77 514	0.52 336	0.37 211	0.51 340	0.42 382	0.52 281	0.38 325	0.09 117	0.17 472	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

otaku	1.03 570	1.68 612	2.72 541	0.95 600	0.73 589	1.03 567	0.59 544	0.99 544	0.86 543	0.69 502	1.61 593	0.98 554	0.64 506	1.46 451	1.14 532	0.95 613	0.46 594	0.72 604	0.40 578	1.24 618	0.78 600

RainbowNet	1.15 578	1.78 618	2.72 541	1.12 610	0.91 601	1.06 570	0.76 579	1.16 593	1.13 588	0.75 524	0.97 551	1.09 575	0.80 543	1.60 478	1.21 544	1.17 622	1.26 633	1.01 617	0.57 603	1.13 612	0.88 610

IPLGR_C	0.58 418	1.25 582	2.72 541	0.80 588	0.31 427	0.60 348	0.61 550	0.76 342	0.58 323	0.56 389	0.62 418	0.41 262	0.31 281	0.43 206	0.40 344	0.11 291	0.22 522	0.13 381	0.15 396	0.35 510	0.19 371

PAM_32	0.70 492	0.35 243	2.73 546	0.54 545	0.61 578	1.07 575	0.43 478	0.84 416	0.49 232	0.90 559	0.91 539	1.23 587	0.77 541	0.65 337	1.10 526	0.10 222	0.19 496	0.10 198	0.49 590	0.15 214	0.38 545

Syn2CoEx	0.70 492	1.07 556	2.74 547	0.43 480	0.30 408	0.64 419	0.42 471	0.99 544	0.78 519	0.62 461	0.78 512	0.74 473	0.72 527	1.92 541	0.61 441	0.20 516	0.17 472	0.19 512	0.15 396	0.29 450	0.22 414

ADCMid	0.96 563	1.32 591	2.74 547	0.38 436	0.35 470	0.99 560	0.58 542	0.94 501	0.86 543	1.23 592	1.01 557	1.01 560	1.00 571	1.05 404	3.97 625	0.21 523	0.19 496	0.42 586	0.32 550	0.40 546	0.29 489

Select-FE	0.65 465	0.67 415	2.76 549	0.49 521	0.55 559	0.79 518	0.16 88	0.90 463	0.53 277	0.84 550	0.55 362	0.91 537	0.75 536	0.57 299	1.16 536	0.11 291	0.18 483	0.11 264	0.49 590	0.14 194	0.31 507

MyStereo8	0.54 386	0.80 465	2.76 549	0.32 307	0.33 448	0.71 474	0.20 142	0.87 442	0.57 312	0.51 327	0.59 391	0.50 337	0.33 293	0.68 344	0.55 417	0.10 222	0.29 559	0.10 198	0.13 343	0.21 351	0.34 525

G-Net	0.99 564	0.64 400	2.76 549	0.57 558	0.67 583	2.03 617	0.72 575	0.76 342	0.67 428	1.14 582	2.56 617	1.30 593	1.02 573	1.48 459	1.74 576	0.25 552	0.24 533	0.24 546	0.26 515	0.37 524	0.31 507

ACRE	0.56 406	1.14 565	2.77 552	0.76 584	0.28 387	0.60 348	0.56 536	0.76 342	0.58 323	0.55 377	0.62 418	0.41 262	0.29 264	0.44 215	0.39 336	0.11 291	0.19 496	0.13 381	0.14 371	0.36 516	0.18 354

pmcnn	1.32 590	1.05 551	2.77 552	0.74 583	1.43 622	0.72 480	0.56 536	0.96 519	0.91 557	0.99 569	2.92 626	6.01 640	0.70 522	2.38 577	3.32 619	0.13 379	0.10 287	0.08 85	0.06 36	0.34 499	0.22 414

HH	0.49 333	0.49 335	2.78 554	0.50 525	0.41 514	0.38 91	0.23 224	0.72 302	0.38 115	0.63 470	0.48 285	0.87 527	0.41 364	0.64 326	0.21 95	0.09 117	0.17 472	0.10 198	0.09 170	0.16 251	0.12 194

HanStereo	0.49 333	0.49 335	2.78 554	0.50 525	0.41 514	0.38 91	0.23 224	0.72 302	0.38 115	0.63 470	0.48 285	0.87 527	0.41 364	0.64 326	0.21 95	0.09 117	0.17 472	0.10 198	0.09 170	0.16 251	0.12 194

FC-DCNN v2	1.54 605	0.58 371	2.80 556	0.44 487	0.39 498	2.05 618	0.66 560	1.90 622	1.84 621	2.79 632	2.97 627	4.41 633	3.07 629	2.65 601	2.30 599	0.29 567	0.26 548	0.31 567	0.30 537	0.32 479	0.38 545

Ntro	1.00 567	1.68 612	2.80 556	0.95 600	0.85 596	1.06 570	0.53 523	0.98 532	0.90 556	0.62 461	0.76 507	0.93 543	0.66 513	1.66 485	0.98 505	0.99 616	0.45 592	0.75 605	0.40 578	1.19 614	0.75 597

UNet	0.54 386	0.44 309	2.83 558	0.31 278	0.33 448	0.74 491	0.27 324	0.82 399	0.61 352	0.53 346	0.54 352	0.72 463	0.54 458	0.78 376	0.56 425	0.11 291	0.09 237	0.13 381	0.11 269	0.14 194	0.12 194

ACV-stereo	0.66 471	0.76 444	2.86 559	0.32 307	0.25 342	1.01 564	0.60 546	0.59 233	0.52 258	0.41 240	0.45 259	1.55 602	0.94 566	1.40 443	0.69 461	0.14 422	0.13 386	0.12 322	0.11 269	0.20 337	0.19 371

ELAS	1.39 597	0.79 463	2.86 559	0.53 540	0.50 546	2.81 628	2.20 632	1.61 615	1.50 608	2.28 624	2.35 612	1.82 606	2.13 618	1.73 496	2.22 595	0.35 578	0.37 577	0.35 575	0.35 560	0.49 572	0.47 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 492	0.54 355	2.88 561	0.36 397	0.29 395	0.62 389	0.54 528	0.97 528	0.87 546	0.76 527	0.92 541	0.94 547	0.80 543	1.84 522	0.57 429	0.18 491	0.19 496	0.17 485	0.16 416	0.22 368	0.25 459

FC-DCNN	1.49 603	0.59 373	2.88 561	0.44 487	0.39 498	1.97 615	0.66 560	1.67 616	1.70 614	2.72 631	2.89 624	4.22 629	2.97 628	2.55 596	2.19 594	0.29 567	0.26 548	0.31 567	0.30 537	0.32 479	0.39 551

SPS-STEREO	1.07 573	1.13 563	2.88 561	0.65 576	0.69 586	0.99 560	0.68 566	1.05 576	0.87 546	1.36 599	1.23 575	1.46 598	0.94 566	1.87 526	1.72 575	0.66 600	0.61 607	0.58 595	0.57 603	0.65 589	0.77 599
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 624	2.14 635	2.89 564	1.91 630	1.04 611	3.98 634	0.96 594	3.26 636	6.17 638	2.15 620	3.37 631	3.31 624	2.41 622	11.84 646	2.03 587	2.05 636	1.86 637	1.54 632	0.92 623	1.22 615	0.87 608

ktn	4.35 635	2.10 632	2.89 564	1.80 626	1.49 628	2.13 620	1.41 624	2.26 626	12.72 646	11.41 648	16.43 652	11.15 648	3.75 632	4.36 634	3.18 616	1.82 634	0.98 631	1.73 638	1.21 632	2.97 639	1.27 627

Venus	2.80 624	2.14 635	2.89 564	1.91 630	1.04 611	3.98 634	0.96 594	3.26 636	6.17 638	2.15 620	3.37 631	3.31 624	2.41 622	11.84 646	2.03 587	2.05 636	1.86 637	1.54 632	0.92 623	1.22 615	0.87 608

GwcNet-ADL	0.50 344	0.74 441	2.90 567	0.31 278	0.20 250	0.58 319	0.29 366	0.87 442	0.64 390	0.47 277	0.47 273	0.56 370	0.33 293	0.46 239	0.46 373	0.13 379	0.12 362	0.09 144	0.09 170	0.14 194	0.21 399

IGEV-FE	0.53 380	0.34 234	2.91 568	0.32 307	0.18 202	0.54 251	0.21 163	0.72 302	0.42 165	0.81 542	0.51 315	0.70 455	0.41 364	0.48 256	1.13 530	0.09 117	0.15 433	0.10 198	0.35 560	0.19 321	0.09 102

IGEV_Zeroshot_test	0.53 380	0.33 221	2.91 568	0.32 307	0.18 202	0.54 251	0.21 163	0.72 302	0.42 165	0.81 542	0.51 315	0.71 460	0.41 364	0.48 256	1.13 530	0.09 117	0.15 433	0.10 198	0.35 560	0.19 321	0.09 102

DeepPrunerF	0.86 548	0.86 487	2.91 568	0.45 501	0.50 546	0.64 419	0.48 511	1.14 589	2.64 630	0.63 470	0.61 413	0.65 415	0.62 501	2.21 566	1.31 552	0.23 539	0.19 496	0.30 566	0.28 523	0.36 516	0.25 459

MANE	2.90 627	1.14 565	2.96 571	1.03 604	1.01 608	5.01 638	2.45 635	5.36 642	6.88 642	3.58 637	4.76 640	5.99 639	4.99 636	4.23 632	4.61 633	0.56 595	0.67 611	0.44 589	0.78 618	0.51 576	1.03 621

iResNetv2_ROB	0.59 426	1.43 597	2.96 571	0.40 458	0.22 291	0.58 319	0.28 342	0.91 475	0.73 483	0.57 400	0.63 430	0.60 392	0.41 364	0.74 363	0.35 309	0.11 291	0.08 161	0.10 198	0.07 108	0.43 557	0.17 334

NaN_ROB	1.14 576	0.94 511	2.96 571	0.53 540	0.56 562	1.13 581	0.99 596	0.98 532	1.00 569	1.09 578	0.87 533	0.77 486	1.06 578	5.90 638	2.72 606	0.16 462	0.23 530	0.16 466	0.24 500	0.22 368	0.36 535

MADNet++	2.79 623	2.11 634	2.97 574	2.49 634	2.28 634	2.95 629	2.31 634	2.67 629	2.47 628	3.03 635	3.13 629	2.70 619	2.92 625	4.10 631	4.48 631	2.68 639	2.24 643	3.04 645	2.44 642	2.37 635	2.34 639

ADCS	1.05 572	1.36 596	2.98 575	0.42 476	0.36 478	0.96 557	0.81 585	1.06 577	1.12 586	1.25 593	0.97 551	1.08 573	0.90 561	1.25 430	4.86 634	0.21 523	0.21 516	0.22 532	0.23 498	0.36 516	0.38 545

test_xeample3	0.46 294	0.34 234	2.99 576	0.37 420	0.16 134	0.49 197	0.33 418	1.06 577	0.44 180	0.25 148	0.23 106	0.24 141	0.25 201	0.49 268	0.56 425	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.40 578	0.17 273	0.26 469

zh-mn7	0.80 534	1.54 602	3.00 577	0.35 378	0.27 373	0.72 480	0.41 467	0.93 492	1.11 585	1.00 570	1.28 578	0.75 479	0.57 474	1.87 526	1.18 539	0.16 462	0.13 386	0.14 417	0.14 371	0.26 429	0.21 399

MeshStereo	1.21 583	1.15 569	3.01 578	0.34 361	0.28 387	1.10 578	0.69 568	1.35 602	1.01 571	2.71 630	2.41 614	2.96 620	1.45 602	2.80 611	1.40 560	0.22 536	0.22 522	0.22 532	0.19 468	0.50 574	0.26 469
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
GASNet	0.73 513	1.47 599	3.04 579	0.47 511	0.33 448	0.57 301	0.34 423	0.91 475	0.75 500	0.58 418	0.58 388	0.74 473	0.55 464	2.03 549	0.65 452	0.21 523	0.15 433	0.19 512	0.17 435	0.51 576	0.28 483

CSAN	1.25 587	1.12 560	3.04 579	0.51 530	0.37 489	1.06 570	1.15 610	1.22 594	1.08 580	1.17 588	1.91 601	1.04 567	1.31 591	5.96 639	2.43 602	0.26 556	0.22 522	0.24 546	0.24 500	0.31 470	0.30 499

FINET	0.65 465	0.95 518	3.06 581	0.35 378	0.40 507	0.58 319	0.48 511	0.92 484	1.10 583	0.57 400	0.68 468	0.47 321	0.44 400	1.15 419	0.60 438	0.23 539	0.21 516	0.17 485	0.15 396	0.26 429	0.25 459

rrr	0.46 294	0.34 234	3.08 582	0.27 175	0.16 134	0.45 156	0.28 342	1.09 582	0.51 250	0.24 128	0.21 82	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.29 527	0.16 251	0.25 459

Wz-Net-TNSev	0.91 555	1.73 616	3.08 582	0.36 397	0.31 427	1.00 563	0.71 572	1.06 577	0.97 565	0.71 512	0.72 496	1.09 575	0.87 555	2.42 583	1.59 568	0.20 516	0.20 507	0.16 466	0.20 478	0.44 565	0.35 527

zh-sn7	0.89 553	1.73 616	3.09 584	0.39 447	0.30 408	0.82 529	0.63 557	0.96 519	0.87 546	0.79 535	1.12 569	0.84 515	0.87 555	2.42 583	1.63 570	0.16 462	0.17 472	0.16 466	0.16 416	0.34 499	0.29 489

fast-acv-ft	0.63 452	0.88 494	3.10 585	0.38 436	0.30 408	0.79 518	0.48 511	0.69 286	0.72 468	0.58 418	0.78 512	0.76 484	0.60 487	0.67 341	0.73 474	0.15 441	0.15 433	0.18 506	0.17 435	0.37 524	0.16 316

ARAFT	0.60 432	1.23 579	3.10 585	0.28 200	0.16 134	0.64 419	0.36 438	0.90 463	0.67 428	0.61 450	0.49 302	0.55 358	0.31 281	1.24 429	0.32 283	0.10 222	0.08 161	0.14 417	0.13 343	0.37 524	0.21 399

Wz-Net-SNSev	0.76 522	1.32 591	3.11 587	0.40 458	0.31 427	0.71 474	0.60 546	0.98 532	0.87 546	0.67 493	0.83 522	0.96 550	0.60 487	1.67 487	0.97 503	0.16 462	0.15 433	0.16 466	0.17 435	0.36 516	0.24 450

GwcNet	0.69 488	0.71 427	3.12 588	0.36 397	0.45 534	0.81 526	0.44 489	0.86 433	0.84 540	0.60 441	0.74 501	0.82 507	0.49 443	1.65 484	0.66 453	0.16 462	0.15 433	0.15 447	0.15 396	0.31 470	0.24 450

LVE	1.96 614	2.17 638	3.14 589	1.68 622	1.80 632	1.63 601	1.03 602	2.34 627	2.81 631	1.25 593	2.89 624	4.24 631	1.29 588	2.79 610	1.44 562	2.85 640	0.91 628	1.18 620	1.46 635	1.23 617	1.10 623

ADCP+	0.94 559	1.12 560	3.14 589	0.34 361	0.39 498	1.06 570	0.79 581	0.89 457	0.80 527	0.66 489	0.67 460	0.85 519	1.55 606	0.93 390	4.55 632	0.13 379	0.11 336	0.16 466	0.15 396	0.26 429	0.25 459

TorneroNet	5.50 638	1.92 628	3.16 591	1.47 620	1.25 621	14.07 647	1.06 604	4.90 641	20.99 661	10.17 645	16.48 653	11.88 650	6.93 641	3.34 623	4.20 629	1.30 626	0.69 617	1.45 631	0.86 621	2.61 637	1.20 625

MFN_U_SF_RVC	1.55 606	2.39 639	3.16 591	0.65 576	0.41 514	1.12 579	0.46 499	1.23 596	1.33 599	1.61 610	1.20 573	1.43 597	0.98 570	1.76 501	1.97 583	1.90 635	1.80 635	1.98 639	2.15 640	1.63 626	1.77 637

FADNet-RVC-Resample	0.67 476	1.16 574	3.16 591	0.37 420	0.29 395	0.62 389	0.38 453	0.86 433	0.63 382	0.51 327	0.50 310	0.57 376	0.45 404	1.57 471	0.49 393	0.24 547	0.32 571	0.23 539	0.19 468	0.27 439	0.62 587

DGSMNet	2.89 626	0.63 396	3.18 594	3.43 639	4.17 639	2.57 627	6.98 646	0.97 528	0.83 537	0.56 389	1.86 600	0.79 495	0.62 501	1.64 483	1.39 558	4.61 643	5.01 647	5.17 648	4.71 647	4.44 644	4.19 644

HBP-ISP	0.76 522	1.30 587	3.19 595	0.35 378	0.26 359	0.85 538	0.54 528	1.03 571	0.72 468	0.80 536	0.69 477	0.68 438	0.83 547	2.04 551	0.44 367	0.23 539	0.24 533	0.29 565	0.25 507	0.28 445	0.24 450

ADLNet2	0.68 483	0.84 480	3.19 595	0.33 330	0.36 478	0.64 419	0.37 446	0.89 457	0.79 524	0.54 359	0.65 455	0.93 543	0.48 436	2.07 555	0.56 425	0.13 379	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.33 488	0.18 354

ELAS_RVC	1.37 596	0.78 461	3.21 597	0.55 552	0.50 546	1.49 594	2.48 636	1.48 608	1.71 615	2.13 619	2.09 604	2.07 610	2.56 624	1.90 536	2.02 586	0.35 578	0.36 575	0.37 581	0.34 557	0.49 572	0.47 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 603	1.90 626	3.22 598	1.09 607	0.54 556	1.71 605	1.73 627	1.49 609	1.53 609	1.44 607	1.80 598	1.82 606	1.30 590	3.34 623	1.76 577	1.07 619	0.56 604	0.97 615	0.58 606	1.38 624	0.65 590

ACVNet_2	1.42 600	1.81 619	3.23 599	1.08 606	0.92 602	1.32 587	0.85 587	1.49 609	1.69 613	1.19 591	1.73 597	2.13 611	1.03 574	2.50 592	1.40 560	0.91 610	0.53 602	1.00 616	0.55 597	2.11 633	0.85 605

Consistency-Raft	0.88 551	0.93 509	3.23 599	0.99 603	0.64 581	0.77 509	0.55 531	0.98 532	0.97 565	0.61 450	1.03 561	0.65 415	1.05 576	0.79 377	1.38 557	0.44 584	0.46 594	0.51 593	0.58 606	0.65 589	0.47 568

TorneroNet-64	2.65 620	1.83 620	3.30 601	1.46 619	1.20 618	3.89 633	0.99 596	3.51 640	6.71 641	2.56 627	4.60 638	4.22 629	3.85 634	3.33 622	3.14 615	1.19 623	0.65 609	1.39 629	0.79 619	3.31 640	1.15 624

edge stereo	0.81 542	0.73 438	3.30 601	0.37 420	1.21 619	0.62 389	0.39 458	0.93 492	0.79 524	0.80 536	0.88 536	1.14 582	0.71 524	2.18 564	0.71 466	0.21 523	0.20 507	0.26 554	0.18 448	0.38 531	0.26 469

notaker	2.66 621	2.07 631	3.31 603	2.61 636	1.43 622	1.76 608	1.11 607	2.76 631	1.79 618	2.26 623	11.53 649	3.96 627	4.29 635	3.09 618	2.76 608	1.55 631	0.88 627	1.70 637	1.07 629	2.00 632	1.35 628

SANet	1.20 582	1.21 577	3.33 604	0.38 436	0.27 373	1.73 607	0.85 587	1.10 583	2.49 629	1.16 583	1.83 599	1.72 605	1.50 605	2.37 574	2.84 609	0.18 491	0.16 451	0.16 466	0.15 396	0.32 479	0.32 513

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 440	0.61 379	3.35 605	0.33 330	0.58 567	0.66 440	0.20 142	0.98 532	0.55 297	0.73 519	0.52 329	0.99 557	0.65 508	0.58 303	0.29 240	0.10 222	0.16 451	0.10 198	0.41 581	0.29 450	0.20 387

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 492	0.65 407	3.45 606	0.50 525	0.60 574	0.75 497	0.23 224	0.96 519	0.60 335	0.76 527	1.30 581	0.81 502	0.60 487	0.57 299	0.82 489	0.10 222	0.16 451	0.11 264	0.43 584	0.31 470	0.22 414

PA-Net	0.84 546	1.00 540	3.49 607	0.63 572	0.40 507	0.70 471	0.52 519	0.86 433	0.84 540	0.52 336	0.59 391	0.70 455	0.54 458	2.35 573	2.23 596	0.17 479	0.27 555	0.19 512	0.28 523	0.22 368	0.36 535
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 398	0.54 355	3.50 608	0.48 519	0.39 498	0.54 251	0.17 98	0.89 457	0.40 144	0.44 256	0.65 455	0.85 519	0.19 123	0.77 372	0.21 95	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.32 550	0.17 273	0.14 252

SGM-ForestM	2.98 628	1.70 614	3.52 609	0.67 578	0.47 542	5.18 639	3.36 640	3.30 638	2.86 633	4.44 639	3.79 635	9.80 646	5.50 639	6.29 640	6.52 640	0.27 561	0.36 575	0.24 546	0.27 520	0.38 531	0.58 584

SGM-Forest	1.04 571	0.42 293	3.59 610	0.41 465	0.32 435	1.05 569	1.32 617	0.94 501	0.83 537	1.16 583	2.23 611	1.03 564	1.39 599	2.49 591	2.35 600	0.21 523	0.21 516	0.20 521	0.19 468	0.23 381	0.32 513
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 557	1.31 588	3.76 611	0.41 465	0.36 478	0.86 540	0.71 572	1.00 552	1.06 578	0.82 547	0.92 541	1.06 571	1.05 576	2.16 563	1.61 569	0.19 506	0.13 386	0.15 447	0.16 416	0.32 479	0.28 483

SGM+DAISY	1.83 611	1.43 597	3.81 612	0.87 593	1.01 608	2.38 625	2.53 637	1.36 603	1.75 616	2.92 633	3.22 630	2.65 618	2.93 626	2.22 569	3.10 614	0.72 603	0.69 617	0.63 599	0.62 609	0.77 599	0.98 613

MDST_ROB	1.17 581	0.42 293	3.87 613	0.54 545	0.44 525	4.11 636	0.58 542	1.31 601	0.84 540	2.12 616	1.12 569	0.98 554	0.71 524	4.24 633	0.99 510	0.16 462	0.14 407	0.19 512	0.17 435	0.18 300	0.35 527

S-Stereo	0.80 534	0.69 422	3.89 614	0.39 447	0.37 489	0.69 464	0.70 571	0.94 501	0.98 568	0.62 461	0.91 539	0.83 510	0.60 487	2.37 574	0.66 453	0.18 491	0.21 516	0.17 485	0.18 448	0.30 461	0.35 527

JetBlue	1.78 609	1.63 606	3.92 615	0.73 581	1.21 619	4.38 637	3.35 639	1.59 613	1.20 591	1.26 596	1.52 592	2.37 615	1.88 615	3.23 621	3.00 610	0.53 590	0.47 597	0.48 592	0.49 590	1.29 620	0.97 612

Dean	1.79 610	1.83 620	3.92 615	1.29 615	1.07 614	1.55 597	1.00 599	1.95 624	2.33 626	1.47 608	4.19 637	4.26 632	1.33 594	2.21 566	1.48 564	1.14 621	0.68 615	1.18 620	0.74 616	1.24 618	0.98 613

ADCPNet	0.99 564	0.99 538	3.93 617	0.37 420	0.68 585	1.36 589	0.62 555	0.87 442	0.76 509	0.78 533	0.81 516	1.08 573	1.18 585	1.14 417	2.49 603	0.21 523	0.69 617	0.21 529	0.95 625	0.29 450	0.37 542

ACVNet_1	1.33 591	1.91 627	4.03 618	1.09 607	0.88 598	1.19 586	0.66 560	1.24 597	1.17 589	0.94 565	0.96 549	3.09 622	1.04 575	2.37 574	1.11 529	1.04 617	0.48 600	1.03 618	0.48 588	1.12 611	0.83 602

EDNetEfficient	1.27 588	0.70 425	4.05 619	0.64 573	0.98 604	0.94 555	1.40 622	0.85 423	1.75 616	2.34 625	1.33 584	1.05 569	2.21 620	1.58 475	4.15 628	0.15 441	0.19 496	0.14 417	0.27 520	0.38 531	0.32 513

ACVNet-4b	1.93 613	1.85 622	4.10 620	1.07 605	0.86 597	1.15 583	0.53 523	1.06 577	1.12 586	0.64 480	1.09 567	1.99 609	0.70 522	2.20 565	9.86 647	5.62 645	0.41 591	1.03 618	0.55 597	1.86 631	0.85 605

tt	4.93 637	0.27 145	4.20 621	2.29 633	1.58 629	10.20 644	16.97 651	9.42 649	5.02 636	1.67 611	1.28 578	4.68 634	5.03 637	3.37 625	5.92 637	6.16 646	9.47 654	2.82 643	3.18 644	3.60 641	1.53 633

AnyNet_C01	1.14 576	1.49 600	4.23 622	0.54 545	0.53 554	1.51 596	1.37 619	1.04 575	1.07 579	1.17 588	1.33 584	1.15 583	1.08 579	1.61 481	2.74 607	0.25 552	0.22 522	0.28 558	0.24 500	0.48 569	0.40 555

pcwnet_v2	0.64 456	0.49 335	4.41 623	0.32 307	0.27 373	0.60 348	0.25 277	0.97 528	0.88 550	0.59 432	0.70 487	0.63 401	0.55 464	0.66 340	0.37 318	0.17 479	0.15 433	0.15 447	0.14 371	0.21 351	0.23 438

UNDER WATER	2.74 622	1.85 622	4.54 624	1.81 628	1.44 624	2.34 624	1.40 622	3.24 635	6.60 640	2.60 628	2.76 622	5.75 638	5.24 638	3.02 616	4.01 626	1.45 628	0.81 624	1.59 635	1.06 628	1.80 629	1.51 632

UNDER WATER-64	2.47 619	1.89 625	4.86 625	1.82 629	1.44 624	3.18 630	1.57 626	2.62 628	5.64 637	2.05 615	2.13 606	4.13 628	3.76 633	2.62 599	3.42 621	1.47 629	0.85 626	1.57 634	1.07 629	1.82 630	1.49 631

HanzoNet	7.64 641	2.86 640	5.05 626	7.01 643	3.97 638	2.18 622	1.34 618	3.37 639	4.05 634	13.17 650	10.58 643	10.73 647	16.52 653	8.45 644	10.51 648	10.48 653	9.72 655	5.59 649	13.46 654	6.84 648	6.83 648

DispFullNet	1.67 608	2.10 632	5.22 627	1.53 621	8.90 640	0.86 540	0.31 387	0.96 519	0.96 564	1.37 602	1.01 557	1.13 580	1.98 617	1.51 461	0.91 496	0.54 592	0.31 565	1.18 620	0.63 611	1.13 612	0.80 601

KSHMR	4.10 634	1.97 630	5.27 628	1.71 624	1.47 626	1.96 613	1.28 615	3.19 634	17.33 656	2.12 616	15.91 651	9.18 645	1.57 608	8.42 643	1.98 584	1.52 630	1.26 633	1.67 636	1.19 631	1.67 627	1.40 630

LSM	3.31 632	1.11 559	5.29 629	9.40 646	30.65 661	0.84 534	1.12 608	0.91 475	1.22 592	1.36 599	2.19 608	0.93 543	0.83 547	1.66 485	0.90 495	0.21 523	0.31 565	0.24 546	0.28 523	0.39 541	6.33 647

SuperB	1.15 578	1.14 565	5.43 630	0.36 397	0.26 359	0.81 526	0.89 590	0.88 451	1.17 589	0.67 493	0.68 468	0.63 401	1.39 599	1.74 498	3.37 620	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	2.80 638	0.25 459

MADNet+	1.36 594	1.93 629	5.95 631	0.81 591	0.59 569	1.57 598	1.09 605	1.39 606	1.22 592	0.84 550	1.01 557	1.25 589	1.12 583	3.19 620	2.36 601	0.45 586	0.47 597	0.38 583	0.34 557	0.59 584	0.57 582

TCMNet-wrong-test	5.51 639	6.62 644	6.20 632	13.02 650	11.90 645	7.14 640	5.53 645	6.99 646	1.44 605	2.65 629	3.10 628	8.37 644	5.95 640	4.75 636	6.05 638	3.07 641	0.98 631	2.38 641	1.99 639	6.62 647	5.43 646

RTS	1.21 583	1.31 588	6.39 633	0.52 534	0.51 551	1.61 599	0.79 581	1.03 571	1.37 602	1.13 580	1.30 581	1.10 577	0.85 551	2.65 601	2.08 589	0.21 523	0.24 533	0.18 506	0.18 448	0.43 557	0.32 513

RTSA	1.21 583	1.31 588	6.39 633	0.52 534	0.51 551	1.61 599	0.79 581	1.03 571	1.37 602	1.13 580	1.30 581	1.10 577	0.85 551	2.65 601	2.08 589	0.21 523	0.24 533	0.18 506	0.18 448	0.43 557	0.32 513

PML	23.15 655	16.83 650	7.78 635	5.49 641	9.93 642	51.13 667	104.50 668	5.76 643	13.62 649	37.30 668	105.93 668	30.86 668	23.50 660	12.07 648	7.87 643	6.30 647	2.12 642	6.32 650	2.43 641	10.44 651	2.90 641

zero-FE	0.80 534	0.27 145	8.23 636	0.49 521	0.98 604	0.33 46	0.20 142	0.48 148	1.28 597	0.17 50	0.20 73	0.77 486	0.22 155	0.60 315	0.97 503	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.10 206	0.33 488	0.14 252

USTest	8.10 642	7.17 645	8.96 637	9.25 645	9.05 641	15.27 648	23.78 653	9.96 650	9.47 643	5.94 643	6.75 641	7.80 643	7.48 642	8.83 645	11.21 649	2.21 638	3.56 644	2.86 644	3.20 645	5.02 645	4.16 643

LE_ROB	4.43 636	1.35 595	9.38 638	2.79 637	3.93 637	2.43 626	3.46 641	2.68 630	11.19 644	11.66 649	4.73 639	5.26 637	10.46 646	4.50 635	9.49 645	0.82 609	0.69 617	1.34 627	0.98 626	0.75 597	0.76 598

JetRed	3.29 631	4.93 641	10.17 639	1.45 618	1.72 631	7.44 641	5.05 644	3.06 633	2.12 625	2.41 626	2.39 613	2.99 621	2.37 621	3.51 626	6.44 639	1.32 627	1.90 639	1.37 628	1.23 633	2.21 634	1.76 636

MSAF-DinoV2	3.10 630	1.86 624	10.68 640	3.61 640	0.30 408	3.34 631	0.82 586	2.81 632	1.79 618	0.80 536	0.87 533	1.56 603	1.10 581	26.49 666	1.96 582	0.17 479	0.13 386	0.19 512	1.63 637	0.92 605	0.99 618

Anonymous_1	22.91 654	11.20 647	12.13 641	12.75 647	26.28 660	19.43 655	27.92 659	14.08 653	13.61 648	14.96 651	10.58 643	11.26 649	11.19 650	12.55 650	14.57 653	38.28 668	7.88 649	34.96 665	63.99 665	89.57 668	10.94 653

DGTPSM_ROB	8.89 644	5.62 642	12.25 642	5.92 642	11.32 643	8.54 642	24.18 654	6.40 644	13.49 647	5.15 640	11.46 647	6.19 641	10.92 648	7.00 641	13.72 650	4.47 642	7.65 648	3.92 646	7.45 650	4.38 643	7.87 649

DPSM_ROB	12.34 647	11.21 648	12.51 643	12.91 648	12.80 647	19.84 657	28.28 660	14.38 655	14.28 652	10.58 646	11.26 645	12.03 651	11.85 651	13.15 652	15.34 655	7.11 650	8.31 651	6.50 651	7.35 648	8.84 649	8.31 651

DPSM	12.34 647	11.21 648	12.51 643	12.91 648	12.80 647	19.84 657	28.28 660	14.38 655	14.28 652	10.58 646	11.26 645	12.03 651	11.85 651	13.15 652	15.34 655	7.11 650	8.31 651	6.50 651	7.35 648	8.84 649	8.31 651

LRCNet_RVC	13.74 651	19.30 651	12.75 645	19.46 653	12.69 646	1.86 609	0.41 467	12.33 651	1.05 575	15.77 652	18.83 657	12.62 653	8.70 645	12.21 649	9.62 646	22.22 661	8.37 653	25.85 662	24.01 662	19.32 659	17.44 660

DPSMNet_ROB	9.48 645	5.64 643	13.01 646	8.82 644	11.82 644	8.54 642	24.20 655	6.41 645	13.65 650	5.32 642	11.47 648	6.33 642	10.92 648	7.69 642	13.89 651	7.25 652	8.19 650	5.06 647	7.78 651	5.31 646	8.26 650

psmorigin	1.36 594	0.60 375	13.80 647	0.37 420	0.29 395	0.62 389	0.33 418	0.77 353	0.61 352	0.96 568	0.88 536	1.17 586	0.73 530	4.00 630	0.86 493	0.19 506	0.22 522	0.17 485	0.18 448	0.24 396	0.29 489

xxxxx1	28.96 664	20.11 655	14.07 648	49.74 662	39.15 664	18.98 651	26.64 656	21.94 659	20.21 658	16.45 653	17.48 654	18.36 654	21.56 656	16.21 655	20.88 658	23.07 662	26.55 664	66.40 666	78.70 666	30.27 662	32.51 665

tt_ll	28.96 664	20.11 655	14.07 648	49.74 662	39.15 664	18.98 651	26.64 656	21.94 659	20.21 658	16.45 653	17.48 654	18.36 654	21.56 656	16.21 655	20.88 658	23.07 662	26.55 664	66.40 666	78.70 666	30.27 662	32.51 665

ff	28.96 664	20.11 655	14.07 648	49.74 662	39.15 664	18.98 651	26.64 656	21.94 659	20.21 658	16.45 653	17.48 654	18.36 654	21.56 656	16.21 655	20.88 658	23.07 662	26.55 664	66.40 666	78.70 666	30.27 662	32.51 665

HaxPig	19.86 653	22.40 659	22.34 651	17.95 652	17.95 651	11.77 646	11.89 648	16.02 657	15.89 655	21.10 658	21.41 659	18.74 657	18.39 654	20.08 659	19.69 657	23.63 665	23.22 663	24.06 661	23.69 661	23.00 660	23.95 662

DLNR-FE	13.43 649	20.01 654	23.53 652	121.73 667	33.87 662	0.46 175	0.15 70	8.09 648	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 76	0.75 364	0.29 240	6.68 649	0.26 548	0.09 144	0.38 572	50.82 667	0.18 354

DLNR_Zeroshot_test	13.43 649	19.94 653	23.55 653	121.61 666	35.03 663	0.46 175	0.15 70	8.02 647	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 76	0.76 368	0.29 240	6.42 648	0.26 548	0.09 144	0.38 572	50.13 666	0.18 354

RAFT-FEzeroshot	24.80 657	22.55 662	24.73 654	26.10 657	25.76 656	39.84 661	57.07 666	28.84 663	28.79 664	21.14 659	22.48 661	24.18 660	23.88 662	26.38 661	30.87 664	14.26 655	16.71 658	13.09 653	14.82 657	17.79 655	16.72 657

RAFT-FE	24.80 657	22.55 662	24.73 654	26.10 657	25.76 656	39.84 661	57.07 666	28.84 663	28.79 664	21.14 659	22.48 661	24.18 660	23.88 662	26.38 661	30.87 664	14.26 655	16.71 658	13.09 653	14.82 657	17.79 655	16.72 657

CasAABBNet	24.81 659	22.53 660	24.83 656	26.08 656	25.74 655	39.86 663	57.06 665	28.87 665	28.83 666	21.16 662	22.54 663	24.22 662	23.89 665	26.38 661	30.87 664	14.25 654	16.71 658	13.09 653	14.81 656	17.78 653	16.71 656

DPSimNet_ROB	17.97 652	20.20 658	24.98 657	17.62 651	15.92 650	21.53 659	21.00 652	13.70 652	15.61 654	23.89 665	14.69 650	22.87 658	24.58 667	12.70 651	14.56 652	18.48 660	12.91 656	20.21 660	12.05 652	17.76 652	14.17 654

FlowAnything	24.85 660	22.54 661	25.10 658	26.11 659	25.76 656	39.86 663	57.00 663	28.89 666	28.87 667	21.31 664	22.68 665	24.22 662	23.87 661	26.39 664	30.89 668	14.26 655	16.78 662	13.10 656	14.90 660	17.78 653	16.69 655

Selective-RAFT-Error	24.87 661	22.59 664	25.14 659	26.13 660	25.82 659	39.93 665	57.03 664	28.97 667	28.95 668	21.21 663	22.65 664	24.25 664	23.98 666	26.43 665	30.83 663	14.27 658	16.71 658	13.10 656	14.82 657	17.82 657	16.76 659

LSM0	26.58 662	22.63 665	25.88 660	30.13 661	52.21 667	39.94 666	56.74 662	28.97 667	28.72 663	21.14 659	22.26 660	24.43 665	23.88 662	26.54 667	30.87 664	14.32 659	16.55 657	13.12 658	14.71 655	17.92 658	20.60 661

MEDIAN_ROB	23.96 656	27.05 666	26.39 661	22.16 654	22.13 653	16.12 650	13.97 649	20.24 658	20.05 657	25.50 666	25.31 666	22.96 659	22.63 659	24.39 660	23.24 661	28.20 666	27.23 667	28.62 663	27.75 663	27.50 661	27.76 663

BEATNet-Init1	12.10 646	11.19 646	27.29 662	2.99 638	3.51 636	21.84 660	11.10 647	14.34 654	13.83 651	20.34 657	20.33 658	26.35 667	20.03 655	19.06 658	14.80 654	1.74 633	1.81 636	2.05 640	2.49 643	3.69 642	3.12 642

AVERAGE_ROB	26.93 663	30.34 667	29.27 663	25.82 655	25.34 654	19.48 656	15.17 650	23.55 662	23.00 662	28.45 667	27.87 667	26.25 666	25.86 668	26.96 668	25.55 662	31.30 667	30.07 668	31.76 664	30.81 664	30.79 665	30.93 664

xyz-stereo	3.02 629	0.29 179	30.64 664	0.23 90	0.12 9	15.52 649	0.24 257	0.51 169	0.47 223	0.59 432	7.99 642	0.64 410	0.47 427	1.39 440	0.50 398	0.09 117	0.07 53	0.34 574	0.07 108	0.13 170	0.08 76

coex-ft	5.95 640	1.67 610	60.57 665	0.34 361	0.30 408	0.77 509	0.69 568	0.74 318	4.41 635	19.22 656	2.15 607	1.62 604	7.97 643	1.81 515	8.96 644	0.44 584	2.08 641	0.18 506	0.19 468	0.38 531	4.62 645

test_example2	115.39 667	123.23 668	94.57 666	115.52 665	123.55 668	101.63 668	114.33 669	53.41 669	99.48 669	134.90 669	135.05 669	85.83 669	85.11 669	111.32 669	106.15 669	152.55 669	205.26 669	99.78 669	114.96 669	140.96 669	110.20 668

EDNetEfficientorigin	8.18 643	0.98 533	145.96 667	0.51 530	0.89 599	0.72 480	0.48 511	0.85 423	1.56 611	2.12 616	1.49 590	1.29 590	1.31 591	1.83 517	2.13 593	0.13 379	0.12 362	0.17 485	0.18 448	0.39 541	0.45 565

GS-Stereo							0.21 163	0.62 251	0.41 154	0.22 98	0.22 95	0.17 69	0.18 100	0.44 215	0.16 6	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.33 488	0.84 603

FSD					0.29 395	0.35 64	0.33 418	0.44 106	0.46 205	0.32 197	0.32 181	0.37 234	0.32 288	0.35 148	0.32 283	0.28 565	0.27 555	0.31 567	0.30 537	0.31 470

ccccc		297.21 669		374.70 668	380.44 669	203.92 669		216.32 670		203.37 670		215.01 670		312.78 670		412.57 670	356.13 670	256.09 670	227.69 670	428.88 670

ASD4		19.65 652

Low-res two-view benchmark