Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.46 1	0.41 12	1.09 24	0.65 23	0.34 9	0.29 1	0.23 2	0.67 1	0.50 1	0.53 8	0.92 53	0.65 57	0.53 23	0.54 1	0.50 29	0.28 149	0.24 257	0.25 81	0.21 99	0.23 42	0.22 60

FoundationStereo	0.50 2	0.39 4	1.11 35	0.79 80	0.42 59	0.70 4	0.36 20	0.76 2	0.80 20	0.62 26	0.38 5	0.73 81	0.77 93	0.69 2	0.36 2	0.26 97	0.17 39	0.23 28	0.16 12	0.18 1	0.20 19

DEFOM-Stereo	0.70 16	0.46 28	1.13 43	0.72 52	0.48 105	3.40 229	0.44 47	0.90 3	0.77 12	0.86 98	0.58 14	0.45 29	0.43 9	1.76 193	0.43 11	0.24 61	0.18 67	0.22 14	0.16 12	0.21 26	0.20 19

AdaDepth	0.76 34	0.45 21	1.41 83	0.70 39	1.27 407	3.12 187	0.43 43	1.02 4	0.94 38	0.63 29	0.91 51	0.43 21	0.58 33	1.41 125	0.48 19	0.18 14	0.21 167	0.23 28	0.19 68	0.25 61	0.26 120

SGD-Stereo	0.65 9	0.41 12	1.06 8	0.85 125	0.31 4	2.44 119	0.46 54	1.09 5	0.69 5	0.84 95	0.52 11	0.55 39	0.53 23	1.49 143	0.46 17	0.31 230	0.14 11	0.25 81	0.18 47	0.23 42	0.20 19

UniTT-Stereo	0.82 61	0.47 40	2.63 206	0.96 197	1.19 384	0.78 5	0.39 24	1.12 6	1.54 165	1.19 138	1.26 122	0.51 34	0.64 51	1.13 57	1.03 210	0.30 211	0.20 135	0.24 58	0.21 99	0.40 287	0.25 96

S2M2	0.64 8	0.55 100	1.07 10	0.89 146	0.54 136	1.08 11	0.20 1	1.16 7	1.37 81	0.59 19	0.81 38	0.86 111	0.47 14	0.70 3	0.65 65	0.31 230	0.33 365	0.27 138	0.27 230	0.36 257	0.31 203

IGEV-Stereo+	0.94 88	0.47 40	1.19 51	0.86 130	2.02 523	1.40 43	0.39 24	1.17 8	0.88 28	0.61 24	0.44 8	0.47 31	0.79 105	2.14 236	0.42 7	0.27 112	0.19 97	0.22 14	0.17 27	2.26 534	2.41 539

LGtest1	0.55 3	0.41 12	1.14 45	0.70 39	0.40 46	0.99 9	0.26 4	1.32 9	0.93 34	0.53 8	0.60 15	0.44 26	0.49 19	1.02 37	0.45 15	0.27 112	0.19 97	0.23 28	0.16 12	0.21 26	0.23 71

GREAT-IGEV	0.74 25	0.54 94	1.86 123	1.10 281	0.44 71	2.44 119	0.34 16	1.37 10	1.51 140	0.48 2	0.86 43	0.51 34	0.60 41	1.07 45	0.45 15	0.22 35	0.17 39	0.21 9	0.17 27	0.23 42	0.25 96

FlowAnything_test	0.75 26	0.60 154	1.18 50	0.82 93	0.58 168	2.29 107	0.66 142	1.38 11	0.80 20	1.03 125	0.76 26	0.63 51	0.49 19	0.84 12	0.91 177	0.31 230	0.27 305	0.40 375	0.48 451	0.31 163	0.30 193

AIO_test	0.76 34	0.47 40	1.31 70	0.81 83	0.70 225	1.36 40	0.88 287	1.40 12	1.45 99	0.55 10	0.95 61	1.81 263	0.58 33	1.16 66	0.46 17	0.27 112	0.17 39	0.24 58	0.19 68	0.24 47	0.21 46

999	0.97 101	0.48 49	1.24 59	1.03 247	0.64 189	3.25 206	0.92 318	1.40 12	1.39 83	0.71 51	1.68 237	0.70 68	0.66 60	3.03 296	0.89 166	0.23 47	0.19 97	0.25 81	0.21 99	0.25 61	0.29 165

MGS-Stereo	0.80 50	0.56 111	1.53 95	0.93 183	0.39 42	1.26 27	0.73 172	1.45 14	1.30 73	1.01 119	2.26 404	0.80 95	0.56 29	1.16 66	0.65 65	0.27 112	0.23 223	0.26 110	0.22 132	0.27 90	0.25 96

GLC_STEREO	0.76 34	0.52 71	1.12 38	0.83 104	0.33 8	1.86 73	0.82 244	1.46 15	1.38 82	0.95 113	1.04 74	0.68 64	0.72 73	0.97 30	0.80 128	0.23 47	0.25 281	0.32 250	0.25 184	0.32 190	0.30 193

TANstereo	1.01 114	0.55 100	1.73 111	0.76 72	0.36 14	4.04 381	0.38 22	1.48 16	1.62 211	2.03 296	2.10 374	0.84 103	0.93 145	0.98 32	0.62 52	0.28 149	0.36 388	0.23 28	0.20 85	0.25 61	0.46 359

SMoEStereo_RVC	0.80 50	0.53 83	1.12 38	0.92 169	0.44 71	2.41 117	0.79 221	1.49 17	1.16 51	0.70 47	1.12 91	0.64 53	0.64 51	1.69 184	0.87 159	0.22 35	0.16 26	0.31 230	0.22 132	0.26 78	0.25 96

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 126	3.30 525	2.61 202	0.82 93	0.38 39	1.27 28	0.62 125	1.51 18	1.29 71	0.91 104	0.92 53	0.65 57	0.57 30	1.08 46	0.59 46	1.55 534	0.15 21	0.32 250	0.28 259	1.10 505	1.98 532

CASnet	0.78 46	0.51 65	1.29 69	0.81 83	0.29 1	1.28 33	0.74 184	1.51 18	1.89 275	1.64 189	1.09 85	0.65 57	0.64 51	0.91 21	0.76 116	0.29 171	0.17 39	0.41 387	0.31 321	0.32 190	0.19 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.94 88	1.30 447	1.31 70	0.84 113	1.63 482	2.02 85	0.59 105	1.51 18	1.36 80	0.81 85	1.33 139	0.84 103	0.88 130	1.36 115	0.73 104	0.21 27	0.17 39	0.20 1	0.14 2	0.20 16	1.45 518

water-stereo	0.78 46	0.45 21	1.94 131	0.79 80	0.48 105	2.36 112	0.47 59	1.53 21	1.09 49	0.88 101	1.04 74	0.82 99	0.75 84	0.72 4	0.78 122	0.22 35	0.23 223	0.25 81	0.23 147	0.24 47	0.29 165

WCG-NET（raft）	0.95 95	0.55 100	1.20 55	0.84 113	0.31 4	1.44 46	1.01 350	1.55 22	2.37 381	1.64 189	1.42 164	2.38 334	1.01 164	1.29 101	0.76 116	0.22 35	0.19 97	0.22 14	0.20 85	0.25 61	0.21 46

DilatedVolume-Stereo	0.81 58	0.60 154	1.51 94	1.01 230	0.59 171	1.34 38	0.51 68	1.56 23	1.08 48	1.26 142	1.24 114	0.77 88	0.87 128	1.79 199	0.72 101	0.23 47	0.24 257	0.22 14	0.21 99	0.25 61	0.23 71

Occ-G	0.86 68	0.52 71	1.39 80	0.82 93	0.66 204	1.37 41	0.79 221	1.58 24	1.31 74	1.56 175	0.87 44	2.18 314	0.89 134	0.97 30	0.88 163	0.26 97	0.19 97	0.26 110	0.19 68	0.25 61	0.24 86

MLG-Stereo_test1	0.80 50	0.39 4	1.02 2	0.65 23	1.20 390	3.14 189	0.29 7	1.59 25	3.05 486	0.50 4	0.24 1	0.67 62	0.43 9	1.33 109	0.40 5	0.21 27	0.18 67	0.23 28	0.15 4	0.19 4	0.20 19

mms	0.77 41	0.68 241	1.17 49	0.83 104	0.71 227	1.41 44	0.67 144	1.61 26	1.12 50	0.77 76	1.37 152	0.63 51	0.54 26	1.75 192	0.63 55	0.24 61	0.19 97	0.26 110	0.21 99	0.31 163	0.34 242

ff7	0.98 103	0.69 244	2.05 144	0.84 113	0.52 127	4.55 489	0.86 264	1.62 27	1.24 60	0.75 61	1.03 69	0.70 68	0.77 93	1.84 205	0.68 78	0.27 112	0.17 39	0.29 188	0.21 99	0.31 163	0.27 136

IGEVStereo-DCA	0.86 68	0.65 212	2.05 144	0.90 155	0.46 87	1.57 57	0.86 264	1.62 27	1.24 60	0.65 37	0.77 29	0.74 85	0.72 73	2.59 276	0.86 153	0.28 149	0.21 167	0.28 167	0.21 99	0.29 121	0.27 136

ffff	0.98 103	0.69 244	2.05 144	0.84 113	0.52 127	4.55 489	0.86 264	1.62 27	1.24 60	0.75 61	1.03 69	0.70 68	0.77 93	1.84 205	0.68 78	0.27 112	0.17 39	0.29 188	0.21 99	0.31 163	0.27 136

11t	0.98 103	0.69 244	2.05 144	0.84 113	0.52 127	4.55 489	0.86 264	1.62 27	1.24 60	0.75 61	1.03 69	0.70 68	0.77 93	1.84 205	0.68 78	0.27 112	0.17 39	0.29 188	0.21 99	0.31 163	0.27 136

ccc-4	0.98 103	0.69 244	2.05 144	0.84 113	0.52 127	4.55 489	0.86 264	1.62 27	1.24 60	0.75 61	1.03 69	0.70 68	0.77 93	1.84 205	0.68 78	0.27 112	0.17 39	0.29 188	0.21 99	0.31 163	0.27 136

ours_stereo	0.76 34	0.64 202	1.40 82	0.86 130	0.61 178	1.12 13	0.57 92	1.63 32	1.20 56	0.72 53	1.43 166	0.70 68	0.62 46	1.56 153	0.58 45	0.25 82	0.18 67	0.26 110	0.21 99	0.29 121	0.31 203

CREStereo++_RVC	1.02 118	0.49 56	1.54 98	0.83 104	0.55 143	4.01 375	0.31 8	1.63 32	1.99 288	1.63 186	2.13 383	0.84 103	0.65 54	0.88 17	0.70 93	0.27 112	0.15 21	0.23 28	1.22 533	0.24 47	0.17 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
asd	0.70 16	0.45 21	1.10 28	0.67 35	0.90 302	2.88 153	0.43 43	1.64 34	0.79 18	0.68 44	0.88 45	0.43 21	0.74 81	0.85 13	0.49 23	0.19 19	0.13 1	0.24 58	0.17 27	0.22 37	0.20 19

RAFT-345	2.46 376	0.55 100	19.69 479	1.02 240	0.49 112	4.43 467	0.78 214	1.64 34	2.34 370	2.09 310	3.12 490	1.96 287	1.31 242	6.65 374	1.43 293	0.36 311	0.23 223	0.32 250	0.25 184	0.28 107	0.25 96

MM-Stereo_test2	1.79 252	0.53 83	20.16 498	1.43 431	0.47 97	2.57 134	0.73 172	1.67 36	1.47 112	0.94 109	0.96 63	0.84 103	0.79 105	1.16 66	0.68 78	0.24 61	0.17 39	0.25 81	0.22 132	0.30 144	0.22 60

rvit_stereo_0083	0.86 68	0.67 233	1.42 84	0.87 136	0.65 197	1.23 20	0.64 130	1.67 36	2.28 356	0.79 81	0.93 56	0.93 128	1.07 186	1.46 138	0.75 112	0.32 251	0.36 388	0.30 208	0.26 204	0.33 208	0.28 155

MLG-Stereo_test3	0.60 4	0.37 2	1.12 38	0.59 3	0.57 159	2.19 100	0.31 8	1.68 38	0.56 2	0.49 3	0.51 10	0.56 41	0.33 1	0.96 29	0.54 40	0.21 27	0.17 39	0.23 28	0.16 12	0.20 16	0.21 46

MLG-Stereo_test2	0.76 34	0.40 7	1.07 10	0.64 16	0.82 269	3.49 249	0.23 2	1.69 39	2.14 327	0.62 26	0.32 3	0.67 62	0.33 1	1.14 59	0.37 3	0.23 47	0.19 97	0.23 28	0.16 12	0.19 4	0.20 19

RAFT-RH_RVC	2.63 404	0.55 100	19.97 489	1.26 359	0.47 97	4.46 469	0.57 92	1.71 40	1.64 215	3.06 491	5.51 524	2.03 298	1.28 235	6.70 376	1.52 319	0.42 381	0.22 196	0.37 349	0.34 349	0.28 107	0.29 165

WCG-NET	0.88 74	0.49 56	1.26 61	0.90 155	0.37 28	1.48 50	1.07 365	1.73 41	2.30 360	1.63 186	1.49 183	0.92 127	0.97 153	0.95 25	0.76 116	0.22 35	0.16 26	0.23 28	0.20 85	0.25 61	0.21 46

XX-TBD	1.03 119	0.95 376	1.94 131	1.30 380	0.43 65	3.97 369	0.33 12	1.74 42	1.73 241	1.59 177	2.02 354	0.69 67	0.60 41	1.16 66	0.66 70	0.30 211	0.25 281	0.23 28	0.15 4	0.31 163	0.22 60

ProNet	0.82 61	0.71 266	1.50 92	0.86 130	0.45 78	1.78 67	0.83 249	1.75 43	1.28 70	0.66 39	1.13 93	0.78 89	0.76 91	1.66 178	0.71 96	0.24 61	0.20 135	0.25 81	0.23 147	0.29 121	0.25 96

IGEV	0.70 16	0.36 1	1.07 10	0.71 44	1.31 413	2.82 146	0.41 34	1.76 44	0.98 41	0.73 54	0.71 19	0.35 2	0.42 8	0.90 19	0.42 7	0.18 14	0.18 67	0.22 14	0.18 47	0.18 1	0.20 19

anonymousdsp	0.95 95	0.69 244	1.27 66	0.83 104	0.52 127	4.54 486	0.84 252	1.76 44	1.24 60	0.76 71	1.06 81	0.78 89	0.77 93	1.67 182	0.69 87	0.27 112	0.17 39	0.29 188	0.21 99	0.31 163	0.26 120

IGEV-Stereo	0.95 95	0.69 244	1.27 66	0.84 113	0.52 127	4.54 486	0.84 252	1.76 44	1.24 60	0.75 61	1.06 81	0.79 93	0.77 93	1.68 183	0.69 87	0.27 112	0.17 39	0.29 188	0.21 99	0.31 163	0.26 120
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 83	0.73 281	1.42 84	0.92 169	1.08 356	2.97 171	0.53 78	1.77 47	1.39 83	1.16 136	1.54 196	0.58 42	0.65 54	1.03 38	0.84 143	0.25 82	0.23 223	0.30 208	0.24 172	0.43 340	0.29 165

CAS	1.26 173	0.40 7	1.46 87	2.97 542	1.61 479	4.13 403	0.73 172	1.78 48	1.49 128	0.83 93	1.10 88	0.59 45	0.53 23	1.26 92	0.80 128	2.99 545	0.13 1	0.21 9	0.13 1	0.31 163	1.72 525

UDGNet	1.40 196	1.52 474	2.22 168	1.38 421	0.62 184	4.39 457	0.68 150	1.80 49	2.18 335	1.34 147	1.18 99	0.99 134	1.00 162	2.16 238	1.19 240	1.09 514	0.34 377	1.30 531	0.98 520	1.10 505	0.58 420

RAStereo	0.75 26	0.52 71	2.86 220	0.58 2	0.62 184	1.19 18	0.32 11	1.81 50	0.99 42	0.75 61	1.05 79	0.64 53	0.47 14	0.80 8	0.94 191	0.22 35	0.20 135	0.27 138	0.21 99	0.34 226	0.22 60

depthmonostereo	0.94 88	0.71 266	2.39 187	0.85 125	0.54 136	2.21 102	0.53 78	1.83 51	1.17 53	0.95 113	1.09 85	0.99 134	0.97 153	2.37 254	0.68 78	0.23 47	0.27 305	0.22 14	0.20 85	0.25 61	0.26 120

LG-Stereo_L2	0.63 7	0.46 28	1.15 47	0.70 39	0.43 65	2.32 109	0.28 5	1.86 52	0.68 4	0.56 11	0.42 7	0.37 5	0.45 12	1.36 115	0.40 5	0.23 47	0.18 67	0.22 14	0.18 47	0.21 26	0.20 19

PMTNet	0.99 109	0.48 49	1.73 111	0.62 9	0.56 147	4.20 433	0.43 43	1.88 53	1.58 188	1.00 118	1.05 79	0.78 89	0.98 159	1.50 144	0.85 146	1.21 520	0.20 135	0.23 28	0.15 4	0.22 37	0.19 5

MLG-Stereo	0.77 41	0.39 4	1.04 3	0.64 16	0.41 53	3.01 174	0.31 8	1.89 54	2.92 472	0.47 1	0.29 2	0.66 61	0.47 14	1.35 113	0.39 4	0.20 24	0.18 67	0.24 58	0.16 12	0.19 4	0.20 19

GCAP-BAT	1.21 152	0.74 289	3.23 233	0.95 191	0.70 225	3.86 334	0.93 320	1.89 54	1.48 120	1.85 227	1.96 339	1.68 229	0.79 105	1.78 195	0.81 134	0.29 171	0.20 135	0.24 58	0.20 85	0.26 78	0.35 256

GMStereo	1.01 114	1.00 388	2.86 220	0.83 104	0.45 78	1.47 49	0.57 92	1.89 54	2.11 322	1.52 170	1.24 114	0.87 113	0.74 81	1.58 156	0.94 191	0.40 355	0.21 167	0.30 208	0.30 305	0.47 371	0.36 262
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tt45	0.96 100	0.48 49	1.19 51	0.89 146	0.66 204	3.91 342	0.76 197	1.90 57	1.26 68	0.70 47	1.30 133	0.71 75	0.63 49	2.59 276	0.74 109	0.22 35	0.17 39	0.28 167	0.23 147	0.27 90	0.27 136

fffy	0.80 50	0.59 142	1.56 101	1.00 224	0.47 97	1.27 28	0.76 197	1.90 57	1.02 43	0.75 61	1.35 147	0.83 101	0.72 73	1.70 186	0.62 52	0.23 47	0.19 97	0.27 138	0.21 99	0.28 107	0.32 214

U	12.82 567	0.38 3	1.99 137	0.66 31	58.94 587	63.38 591	0.34 16	1.91 59	0.94 38	0.59 19	0.80 34	0.46 30	0.57 30	0.83 11	0.44 13	0.29 171	0.17 39	63.35 590	59.81 589	0.29 121	0.20 19

IGEV-RUCA	0.90 80	0.53 83	1.05 5	0.81 83	0.74 239	3.89 339	0.80 231	1.92 60	1.41 90	0.96 116	0.71 19	0.70 68	0.73 77	1.30 105	0.68 78	0.29 171	0.20 135	0.25 81	0.19 68	0.43 340	0.34 242

rvit_stereo_0081_aga	0.81 58	0.75 301	1.84 122	0.72 52	0.73 234	1.21 19	0.63 127	1.92 60	1.39 83	0.87 100	0.80 34	0.79 93	0.69 66	1.27 96	0.69 87	0.35 299	0.29 327	0.26 110	0.25 184	0.40 287	0.27 136

dd	1.26 173	1.15 419	2.47 192	0.92 169	0.49 112	4.35 452	0.75 194	1.92 60	2.11 322	1.44 163	1.24 114	1.19 165	1.05 177	1.78 195	1.70 351	0.57 463	0.34 377	0.35 322	0.33 340	0.60 418	0.46 359

LG-Stereo_L1	0.61 5	0.47 40	1.10 28	0.73 55	0.49 112	1.72 64	0.33 12	1.95 63	0.65 3	0.56 11	0.40 6	0.40 11	0.43 9	1.40 120	0.42 7	0.23 47	0.19 97	0.23 28	0.18 47	0.21 26	0.19 5

HUF	1.15 137	0.64 202	8.62 312	0.90 155	0.35 12	1.35 39	0.78 214	1.97 64	1.50 133	0.63 29	1.52 187	0.83 101	0.66 60	1.28 97	0.63 55	0.29 171	0.23 223	0.26 110	0.17 27	0.23 42	0.25 96

ASMatch	2.62 403	0.60 154	20.65 523	1.37 419	0.64 189	4.39 457	0.78 214	1.97 64	1.58 188	1.70 202	3.89 511	1.94 280	3.79 495	5.46 344	1.64 344	0.31 230	0.24 257	0.34 303	0.28 259	0.33 208	0.50 383

dad	1.65 231	1.19 427	3.04 227	0.98 210	0.56 147	4.22 434	0.84 252	1.99 66	2.48 406	2.14 327	1.68 237	1.62 223	1.13 201	3.85 314	2.04 396	1.03 513	0.40 421	2.04 538	0.48 451	0.75 470	0.53 398

CES	1.01 114	0.55 100	1.74 114	0.92 169	2.15 527	2.15 96	0.50 64	2.01 67	1.45 99	0.76 71	1.02 66	0.61 47	0.47 14	1.29 101	0.79 127	0.22 35	0.17 39	0.24 58	0.14 2	0.63 429	2.29 536

AEACV	0.79 49	0.54 94	1.35 77	0.97 204	0.63 187	1.13 14	0.92 318	2.02 68	0.91 32	0.76 71	0.79 33	0.80 95	1.61 323	1.28 97	0.61 50	0.22 35	0.18 67	0.26 110	0.23 147	0.27 90	0.23 71

rvit_stereo_0081	0.80 50	0.63 190	1.19 51	0.91 163	0.64 189	1.27 28	0.61 112	2.05 69	1.71 235	0.82 87	0.73 22	0.85 107	0.75 84	1.30 105	0.80 128	0.31 230	0.26 294	0.27 138	0.25 184	0.38 272	0.27 136

rvit_stereo_0082	0.80 50	0.63 190	1.19 51	0.91 163	0.64 189	1.27 28	0.61 112	2.05 69	1.71 235	0.82 87	0.73 22	0.85 107	0.75 84	1.30 105	0.80 128	0.31 230	0.26 294	0.27 138	0.25 184	0.38 272	0.27 136

MC-Stereo	1.06 122	0.48 49	1.55 99	1.15 313	0.41 53	4.56 494	0.61 112	2.06 71	1.46 107	1.90 244	1.61 218	0.89 118	1.12 199	1.35 113	0.73 104	0.25 82	0.18 67	0.26 110	0.22 132	0.25 61	0.24 86

sCroCo_RVC	1.06 122	0.82 334	5.05 273	1.02 240	1.05 347	0.98 8	0.61 112	2.06 71	1.29 71	0.69 46	1.26 122	0.82 99	1.10 195	1.20 80	0.90 170	0.42 381	0.40 421	0.33 285	0.30 305	0.46 367	0.38 291

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 77	0.47 40	2.08 156	0.76 72	0.73 234	3.91 342	0.41 34	2.07 73	1.07 47	0.77 76	0.89 48	0.64 53	0.86 124	0.95 25	0.77 121	0.26 97	0.18 67	0.26 110	0.19 68	0.32 190	0.32 214

MyStereo07	1.01 114	0.80 323	1.26 61	1.00 224	1.04 345	3.95 359	0.95 330	2.07 73	1.42 92	0.75 61	1.22 109	0.68 64	0.91 139	1.63 173	0.67 75	0.24 61	0.24 257	0.34 303	0.26 204	0.41 311	0.37 276

fffft	0.76 34	0.47 40	1.28 68	0.82 93	0.54 136	1.51 53	0.80 231	2.09 75	1.18 54	0.63 29	0.84 40	0.59 45	0.55 27	1.80 200	0.85 146	0.19 19	0.18 67	0.27 138	0.20 85	0.26 78	0.24 86
1: 1. 1
RSM++	0.77 41	0.51 65	1.08 17	0.95 191	0.42 59	1.52 55	0.71 164	2.11 76	1.40 87	0.80 83	1.23 113	0.90 120	0.59 38	1.14 59	0.69 87	0.24 61	0.19 97	0.25 81	0.21 99	0.28 107	0.20 19

AIO_rvc	0.78 46	0.55 100	1.25 60	0.75 58	0.65 197	1.46 48	0.99 346	2.13 77	1.52 149	0.57 14	1.15 95	1.09 146	0.55 27	1.15 64	0.53 38	0.24 61	0.17 39	0.24 58	0.17 27	0.25 61	0.21 46

MaDis-Stereo	0.82 61	0.66 223	1.53 95	0.65 23	1.87 513	1.24 24	0.36 20	2.13 77	1.27 69	0.67 42	0.75 25	0.88 116	0.70 68	1.15 64	1.07 216	0.29 171	0.23 223	0.26 110	0.20 85	0.31 163	0.22 60

DCRE	1.44 200	0.74 289	3.50 246	1.13 299	0.72 229	1.78 67	0.67 144	2.14 79	1.56 179	1.99 273	8.09 536	1.73 240	1.07 186	1.24 86	0.83 140	0.23 47	0.25 281	0.26 110	0.26 204	0.28 107	0.30 193

test_4	1.30 184	0.50 59	6.16 285	0.84 113	0.45 78	1.61 59	1.12 380	2.14 79	1.42 92	1.52 170	2.31 424	1.84 270	0.79 105	2.52 269	1.19 240	0.27 112	0.17 39	0.29 188	0.29 287	0.29 121	0.25 96

4.5_new	0.67 10	0.46 28	1.11 35	0.63 12	0.78 252	1.97 82	0.51 68	2.18 81	0.78 15	0.73 54	0.90 49	0.42 19	0.49 19	0.81 9	0.49 23	0.21 27	0.14 11	0.26 110	0.19 68	0.22 37	0.20 19

4.5w-stereo	0.67 10	0.46 28	1.11 35	0.63 12	0.78 252	1.97 82	0.51 68	2.18 81	0.77 12	0.73 54	0.90 49	0.42 19	0.49 19	0.81 9	0.49 23	0.21 27	0.14 11	0.26 110	0.19 68	0.22 37	0.20 19

LoS	0.94 88	0.52 71	1.88 125	0.86 130	0.36 14	4.15 407	0.51 68	2.18 81	1.45 99	0.97 117	0.88 45	0.62 49	0.79 105	1.59 161	0.86 153	0.26 97	0.19 97	0.24 58	0.16 12	0.21 26	0.20 19
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
trnet	0.91 82	0.48 49	1.46 87	0.62 9	0.31 4	4.40 461	0.41 34	2.20 84	1.53 156	0.94 109	1.14 94	0.88 116	0.89 134	1.09 48	0.71 96	0.27 112	0.19 97	0.22 14	0.15 4	0.21 26	0.19 5

GCAP-Stereo	0.93 85	0.68 241	1.35 77	0.85 125	0.41 53	3.61 281	0.52 77	2.20 84	1.50 133	1.11 133	1.04 74	1.17 157	0.84 119	1.11 51	0.71 96	0.25 82	0.20 135	0.27 138	0.18 47	0.28 107	0.23 71

LG-G_1	0.70 16	0.40 7	1.12 38	0.71 44	0.30 2	2.80 144	0.40 28	2.21 86	0.78 15	0.59 19	0.55 12	0.51 34	0.58 33	1.24 86	0.49 23	0.24 61	0.18 67	0.23 28	0.15 4	0.21 26	0.21 46

LG-G	0.70 16	0.40 7	1.12 38	0.71 44	0.30 2	2.80 144	0.40 28	2.21 86	0.78 15	0.59 19	0.55 12	0.51 34	0.58 33	1.24 86	0.49 23	0.24 61	0.18 67	0.23 28	0.15 4	0.21 26	0.21 46

CREStereo	0.92 83	0.53 83	1.45 86	0.61 6	0.34 9	4.42 465	0.40 28	2.21 86	1.54 165	0.94 109	1.12 91	0.87 113	0.87 128	1.12 54	0.72 101	0.28 149	0.19 97	0.22 14	0.15 4	0.22 37	0.19 5
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
SST-Stereo	1.76 248	0.58 134	3.10 228	1.44 434	0.46 87	4.71 522	0.76 197	2.22 89	2.79 452	2.07 309	2.18 391	2.43 343	3.22 477	6.66 375	0.84 143	0.42 381	0.19 97	0.30 208	0.27 230	0.35 244	0.26 120

4w-stereo	0.67 10	0.49 56	1.07 10	0.63 12	0.75 241	1.63 62	0.44 47	2.23 90	0.77 12	0.56 11	0.92 53	0.40 11	0.82 114	1.08 46	0.53 38	0.18 14	0.13 1	0.25 81	0.18 47	0.19 4	0.20 19

RAFT_R40	1.70 239	0.59 142	2.99 224	1.46 440	0.46 87	4.74 526	0.98 345	2.23 90	1.56 179	2.02 292	2.35 432	2.71 375	2.56 444	6.71 379	0.90 170	0.40 355	0.19 97	0.30 208	0.27 230	0.33 208	0.26 120

rvit_stereo_0075_2	1.18 142	0.74 289	2.66 209	0.90 155	1.27 407	2.51 125	0.69 156	2.25 92	2.06 306	1.40 158	1.86 316	1.46 204	0.84 119	1.42 127	0.94 191	0.46 410	0.40 421	0.48 427	0.38 400	0.46 367	0.51 391

AIO-Stereo	0.76 34	0.54 94	1.07 10	0.73 55	0.40 46	1.28 33	0.82 244	2.26 93	1.49 128	0.70 47	1.58 206	0.89 118	0.45 12	1.03 38	0.55 41	0.24 61	0.18 67	0.25 81	0.20 85	0.26 78	0.21 46

zero-FE	0.95 95	0.52 71	2.63 206	0.86 130	1.27 407	1.41 44	0.86 264	2.27 94	0.73 9	0.50 4	0.64 16	0.54 38	0.78 101	2.70 284	1.02 208	0.35 299	0.17 39	0.24 58	0.18 47	1.03 496	0.29 165

Reg-Stereo(zero)	1.60 221	0.42 15	10.69 340	0.89 146	0.68 216	3.27 210	0.47 59	2.27 94	1.54 165	1.48 166	1.24 114	2.55 358	2.68 450	1.48 141	1.10 222	0.19 19	0.19 97	0.22 14	0.18 47	0.24 47	0.26 120

AAGNet	2.86 426	0.60 154	1.77 116	2.05 516	0.46 87	4.76 528	1.09 374	2.27 94	1.56 179	2.17 344	1.84 306	2.41 337	4.00 499	6.23 365	24.22 573	0.46 410	0.19 97	0.30 208	0.29 287	0.32 190	0.24 86

4.25_new	0.73 22	0.46 28	1.08 17	0.71 44	0.97 320	2.52 127	0.58 101	2.28 97	0.93 34	0.57 14	0.94 58	0.40 11	0.65 54	0.87 14	0.50 29	0.17 4	0.13 1	0.25 81	0.17 27	0.19 4	0.20 19

4.5w_new	0.73 22	0.46 28	1.08 17	0.71 44	0.97 320	2.52 127	0.58 101	2.28 97	0.93 34	0.57 14	0.94 58	0.40 11	0.65 54	0.87 14	0.50 29	0.17 4	0.13 1	0.25 81	0.17 27	0.19 4	0.20 19

4.25w-stereo	0.73 22	0.46 28	1.08 17	0.71 44	0.97 320	2.52 127	0.58 101	2.28 97	0.93 34	0.57 14	0.94 58	0.40 11	0.65 54	0.87 14	0.50 29	0.17 4	0.13 1	0.25 81	0.17 27	0.19 4	0.20 19

RSM	0.80 50	0.50 59	1.08 17	0.83 104	0.51 118	1.31 36	0.77 210	2.28 97	1.43 96	0.82 87	1.44 168	1.22 171	0.62 46	1.17 73	0.63 55	0.22 35	0.18 67	0.24 58	0.19 68	0.27 90	0.20 19

StereoAnything_RVC	0.94 88	2.66 516	2.20 163	0.76 72	0.34 9	1.18 17	0.39 24	2.31 101	0.69 5	0.51 7	0.34 4	0.32 1	0.89 134	1.57 155	0.35 1	0.32 251	0.16 26	0.23 28	0.15 4	3.31 539	0.18 3

TestStereo	2.00 289	1.02 390	12.25 355	0.70 39	0.61 178	1.88 74	0.55 85	2.31 101	1.52 149	1.41 160	1.33 139	1.27 176	0.90 137	11.62 516	0.81 134	0.34 279	0.19 97	0.33 285	0.24 172	0.44 348	0.24 86

DRaft	2.28 334	0.56 111	2.64 208	0.74 57	0.46 87	3.94 354	1.23 404	2.32 103	1.55 173	2.64 455	2.80 472	1.60 220	5.34 522	6.96 385	10.99 528	0.34 279	0.22 196	0.27 138	0.27 230	0.29 121	0.37 276

111111	0.87 72	0.50 59	1.13 43	0.66 31	1.08 356	3.37 224	0.33 12	2.33 104	1.47 112	0.74 59	1.50 184	0.61 47	0.59 38	1.40 120	0.48 19	0.24 61	0.19 97	0.22 14	0.16 12	0.24 47	0.19 5

Gwc-CoAtRS	1.58 215	0.57 121	11.69 352	1.01 230	0.60 174	2.53 131	0.64 130	2.36 105	1.56 179	1.80 221	1.47 175	2.74 378	1.18 219	1.12 54	0.90 170	0.27 112	0.21 167	0.25 81	0.22 132	0.27 90	0.23 71

iRaftStereo_RVC	1.09 126	0.70 254	1.39 80	0.95 191	0.45 78	3.83 319	0.42 38	2.37 106	1.58 188	1.69 198	1.76 268	1.80 258	0.83 118	1.50 144	0.98 201	0.28 149	0.18 67	0.29 188	0.26 204	0.30 144	0.31 203

asda	0.77 41	0.46 28	1.10 28	0.64 16	0.82 269	3.33 220	0.49 62	2.40 107	0.81 24	0.63 29	0.80 34	0.44 26	0.85 121	0.88 17	0.60 48	0.17 4	0.13 1	0.24 58	0.17 27	0.20 16	0.20 19

LG-Stereo	0.85 67	0.60 154	2.71 211	0.59 3	0.45 78	2.85 150	0.55 85	2.41 108	1.34 77	0.59 19	1.19 101	0.43 21	0.40 5	0.76 5	0.75 112	0.20 24	0.17 39	0.31 230	0.24 172	0.29 121	0.19 5

rvit_0105_6	1.00 111	0.93 368	2.21 165	0.92 169	0.55 143	1.52 55	0.79 221	2.41 108	2.96 476	0.76 71	0.72 21	1.02 139	0.75 84	1.42 127	0.81 134	0.40 355	0.43 438	0.34 303	0.31 321	0.43 340	0.34 242

AnonymousM	1.22 156	1.32 453	0.97 1	0.88 141	0.56 147	4.03 379	0.69 156	2.41 108	1.68 225	1.48 166	1.31 136	1.15 155	1.00 162	1.18 78	0.73 104	0.32 251	0.40 421	2.07 539	1.70 541	0.24 47	0.22 60

2.25w	0.75 26	0.47 40	1.09 24	0.69 38	0.65 197	2.28 106	0.40 28	2.42 111	0.80 20	0.73 54	1.03 69	0.40 11	0.81 113	1.24 86	0.80 128	0.16 2	0.15 21	0.21 9	0.17 27	0.19 4	0.21 46

NRIStereo	1.28 181	0.61 171	1.67 108	1.15 313	0.38 39	4.73 523	0.90 297	2.42 111	1.50 133	1.93 255	1.33 139	1.75 242	1.22 226	2.96 294	1.33 279	0.46 410	0.22 196	0.29 188	0.26 204	0.30 144	0.28 155

DEmStereo	2.97 444	0.58 134	13.42 367	0.79 80	0.51 118	3.84 324	1.84 478	2.42 111	1.60 204	2.25 374	2.74 465	2.03 298	6.04 529	6.79 383	12.80 537	0.35 299	0.26 294	0.26 110	0.27 230	0.27 90	0.37 276

3.5w_stereo	0.77 41	0.53 83	1.09 24	0.65 23	0.72 229	2.52 127	0.51 68	2.43 114	0.80 20	0.76 71	1.20 103	0.43 21	0.66 60	1.23 85	0.73 104	0.17 4	0.13 1	0.23 28	0.17 27	0.20 16	0.21 46

4D-IteraStereo	1.97 283	0.84 342	20.43 515	0.78 78	1.56 471	2.09 94	1.05 362	2.43 114	1.56 179	1.41 160	1.00 65	1.94 280	0.61 44	1.22 83	1.06 213	0.27 112	0.18 67	0.31 230	0.26 204	0.27 90	0.23 71

KYRaft	1.59 220	0.52 71	1.73 111	0.95 191	0.49 112	4.38 454	1.79 471	2.43 114	1.51 140	2.49 426	2.98 480	2.00 294	3.41 484	2.14 236	0.82 137	0.30 211	0.21 167	0.33 285	0.46 443	0.35 244	2.45 542

3.25w_new	0.69 14	0.46 28	1.10 28	0.61 6	0.61 178	2.23 103	0.51 68	2.45 117	0.90 29	0.63 29	0.78 31	0.47 31	0.71 70	0.78 6	0.50 29	0.17 4	0.14 11	0.20 1	0.17 27	0.20 16	0.20 19

3.25w	0.69 14	0.46 28	1.10 28	0.61 6	0.61 178	2.23 103	0.51 68	2.45 117	0.90 29	0.63 29	0.78 31	0.47 31	0.71 70	0.79 7	0.50 29	0.17 4	0.14 11	0.20 1	0.17 27	0.20 16	0.20 19

GMM-Stereo	2.45 373	0.52 71	20.38 511	0.89 146	0.82 269	4.18 424	1.91 480	2.45 117	1.48 120	2.48 425	2.30 417	1.69 234	1.86 386	2.93 292	1.08 218	0.28 149	0.18 67	0.33 285	0.48 451	0.35 244	2.41 539

3.75w	0.75 26	0.47 40	1.09 24	0.63 12	1.10 362	2.61 137	0.53 78	2.46 120	0.97 40	0.62 26	0.80 34	0.40 11	0.66 60	1.11 51	0.48 19	0.19 19	0.13 1	0.23 28	0.18 47	0.20 16	0.21 46

MIM_Stereo	1.20 149	0.78 315	3.30 238	1.05 250	0.43 65	3.04 175	0.60 108	2.46 120	1.51 140	1.60 178	1.58 206	1.82 264	1.29 238	2.00 221	1.07 216	0.24 61	0.24 257	0.28 167	0.25 184	0.27 90	0.27 136

testlalala	1.14 136	0.62 181	1.34 75	1.00 224	0.78 252	4.38 454	0.93 320	2.46 120	2.20 338	2.44 420	1.52 187	1.31 182	0.61 44	1.04 42	0.65 65	0.35 299	0.19 97	0.24 58	0.19 68	0.24 47	0.23 71

PFNet+	1.46 203	0.57 121	2.84 218	0.92 169	0.47 97	4.64 504	0.84 252	2.46 120	1.99 288	2.14 327	1.64 225	1.34 185	1.03 168	4.68 332	1.23 253	0.45 403	0.33 365	0.37 349	0.39 407	0.32 190	0.49 376

HI	1.27 178	0.90 357	2.33 181	1.10 281	0.68 216	2.92 161	0.45 51	2.49 124	1.76 251	2.13 324	1.65 231	2.42 340	1.84 381	1.58 156	1.61 333	0.26 97	0.16 26	0.28 167	0.29 287	0.26 78	0.25 96

CoSv	1.27 178	0.90 357	2.33 181	1.10 281	0.68 216	2.92 161	0.45 51	2.49 124	1.76 251	2.13 324	1.65 231	2.42 340	1.84 381	1.58 156	1.61 333	0.26 97	0.16 26	0.28 167	0.29 287	0.26 78	0.25 96

DisPM	1.36 192	0.55 100	2.39 187	1.54 457	0.51 118	4.59 497	0.79 221	2.50 126	1.88 271	2.50 427	1.83 301	1.45 202	1.01 164	2.71 286	0.93 189	0.46 410	0.20 135	0.32 250	0.31 321	0.31 163	0.44 343

DeepStereo_RVC	1.55 208	0.63 190	3.32 239	0.77 76	0.42 59	4.49 477	0.72 167	2.50 126	1.58 188	2.02 292	1.81 294	1.54 213	6.38 537	1.73 189	1.19 240	0.46 410	0.22 196	0.29 188	0.28 259	0.35 244	0.38 291

Patchmatch Stereo++	1.25 166	0.65 212	2.06 153	0.75 58	0.37 28	4.68 510	0.76 197	2.53 128	1.58 188	1.99 273	1.47 175	1.78 248	1.14 208	2.44 256	0.90 170	0.48 424	0.23 223	0.32 250	0.27 230	0.40 287	0.29 165
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.24 162	0.65 212	2.03 141	0.75 58	0.37 28	4.68 510	0.73 172	2.53 128	1.58 188	1.99 273	1.47 175	1.78 248	1.13 201	2.18 242	0.87 159	0.48 424	0.23 223	0.32 250	0.27 230	0.40 287	0.29 165

ROB_FTStereo_v2	1.23 157	0.66 223	2.02 140	0.75 58	0.37 28	4.67 509	0.76 197	2.53 128	1.58 188	1.99 273	1.46 171	1.78 248	1.14 208	2.08 228	0.88 163	0.48 424	0.22 196	0.32 250	0.27 230	0.40 287	0.29 165

ROB_FTStereo	1.25 166	0.66 223	2.14 159	0.75 58	0.37 28	4.65 506	0.77 210	2.53 128	1.58 188	1.99 273	1.47 175	1.78 248	1.13 201	2.26 251	0.86 153	0.47 419	0.22 196	0.32 250	0.27 230	0.40 287	0.29 165

HUI-Stereo	1.25 166	0.66 223	2.33 181	0.75 58	0.37 28	4.68 510	0.78 214	2.53 128	1.58 188	1.99 273	1.46 171	1.79 255	1.13 201	2.17 240	0.85 146	0.48 424	0.23 223	0.32 250	0.27 230	0.40 287	0.29 165

Pruner-Stereo	1.32 190	0.59 142	2.11 158	1.79 497	0.47 97	4.73 523	0.79 221	2.53 128	1.72 238	2.47 424	1.58 206	1.48 205	1.03 168	1.66 178	1.47 304	0.44 394	0.21 167	0.34 303	0.30 305	0.30 144	0.39 298

iGMRVC	1.26 173	0.66 223	2.14 159	0.75 58	0.37 28	4.66 507	0.74 184	2.53 128	1.58 188	1.99 273	1.46 171	1.78 248	1.14 208	2.46 258	0.92 181	0.48 424	0.23 223	0.32 250	0.27 230	0.40 287	0.29 165

iRAFT	1.25 166	0.65 212	2.06 153	0.75 58	0.37 28	4.68 510	0.76 197	2.53 128	1.58 188	1.99 273	1.47 175	1.78 248	1.14 208	2.44 256	0.90 170	0.48 424	0.23 223	0.32 250	0.27 230	0.40 287	0.29 165

RAFT-IKP	1.25 166	0.66 223	2.23 170	0.75 58	0.37 28	4.64 504	0.74 184	2.53 128	1.58 188	1.99 273	1.47 175	1.78 248	1.13 201	2.22 248	0.92 181	0.48 424	0.22 196	0.32 250	0.27 230	0.40 287	0.29 165

LL-Strereo2	1.23 157	0.85 346	2.38 186	0.93 183	0.68 216	3.72 298	1.37 424	2.54 137	1.99 288	1.75 213	1.40 160	1.82 264	0.73 77	1.40 120	0.99 204	0.31 230	0.23 223	0.55 466	0.35 365	0.29 121	0.24 86

MIF-Stereo (partial)	0.98 103	0.55 100	2.83 217	0.71 44	1.03 342	1.08 11	0.49 62	2.55 138	1.66 221	0.79 81	1.20 103	0.80 95	0.90 137	1.61 168	1.56 324	0.36 311	0.24 257	0.33 285	0.25 184	0.40 287	0.28 155

PFNet	2.47 379	0.60 154	16.95 426	2.15 521	0.81 260	4.63 503	0.91 305	2.55 138	1.52 149	2.40 415	2.79 470	1.83 267	1.42 271	7.54 393	1.34 282	0.33 267	0.21 167	0.36 337	0.27 230	0.32 190	0.39 298

sAnonymous2	1.37 193	1.22 436	9.79 326	0.92 169	0.88 294	1.23 20	0.61 112	2.56 140	1.69 231	0.85 96	1.02 66	0.73 81	1.23 229	0.98 32	0.78 122	0.29 171	0.25 281	0.31 230	0.30 305	1.06 499	0.71 453

CroCo_RVC	1.37 193	1.22 436	9.79 326	0.92 169	0.88 294	1.23 20	0.61 112	2.56 140	1.69 231	0.85 96	1.02 66	0.73 81	1.23 229	0.98 32	0.78 122	0.29 171	0.25 281	0.31 230	0.30 305	1.06 499	0.71 453

qwe	0.75 26	0.45 21	1.10 28	0.67 35	1.06 350	2.49 123	0.45 51	2.57 142	0.90 29	0.71 51	0.83 39	0.43 21	0.48 18	1.10 49	0.64 58	0.17 4	0.14 11	0.24 58	0.16 12	0.21 26	0.20 19

MonSter	0.62 6	0.43 17	1.07 10	0.66 31	0.82 269	1.13 14	0.39 24	2.57 142	0.92 33	0.58 18	0.64 16	0.36 3	0.35 3	0.95 25	0.43 11	0.15 1	0.15 21	0.20 1	0.17 27	0.21 26	0.19 5

PSM-softLoss	1.66 234	0.59 142	5.15 275	2.25 522	0.48 105	4.68 510	0.69 156	2.57 142	1.52 149	2.14 327	1.45 169	1.42 199	0.99 160	6.04 360	1.20 243	0.41 370	0.23 223	0.37 349	0.39 407	0.32 190	0.31 203

KMStereo	1.66 234	0.59 142	5.15 275	2.25 522	0.48 105	4.68 510	0.69 156	2.57 142	1.52 149	2.14 327	1.45 169	1.42 199	0.99 160	6.04 360	1.20 243	0.41 370	0.23 223	0.37 349	0.39 407	0.32 190	0.31 203

GMStereo_Zeroshot	1.41 198	1.21 430	3.33 240	1.29 373	0.72 229	3.35 222	0.53 78	2.58 146	1.68 225	2.35 403	1.56 203	2.42 340	0.96 150	2.50 261	1.16 234	0.45 403	0.23 223	0.40 375	0.24 172	0.79 476	0.33 230

xyz-stereo	10.85 559	0.45 21	79.01 590	0.62 9	0.45 78	83.70 592	0.77 210	2.59 147	1.34 77	2.19 350	32.02 580	2.76 386	1.62 326	5.75 353	2.39 427	0.25 82	0.17 39	0.33 285	0.21 99	0.25 61	0.19 5

Selective-IGEV	0.80 50	0.52 71	1.05 5	0.75 58	0.61 178	1.31 36	0.82 244	2.60 148	1.41 90	0.82 87	1.64 225	0.71 75	0.62 46	1.22 83	0.64 58	0.22 35	0.19 97	0.24 58	0.18 47	0.25 61	0.20 19

DCVSM-stereo	2.31 341	0.66 223	20.69 524	1.11 288	0.93 310	2.58 136	0.73 172	2.61 149	1.60 204	2.57 439	1.53 194	3.30 431	1.72 359	2.19 243	1.23 253	0.34 279	0.53 476	0.41 387	0.32 332	0.45 356	0.62 431

FTStereo	3.71 491	0.53 83	20.37 510	0.96 197	0.65 197	4.34 451	11.29 562	2.62 150	1.50 133	2.58 443	5.04 521	1.90 276	13.84 561	3.71 312	1.25 258	0.38 336	0.24 257	0.31 230	0.32 332	0.30 144	2.10 533

DFGA-Net	2.11 306	3.00 520	7.43 297	1.11 288	0.76 245	3.72 298	0.60 108	2.63 151	1.91 279	2.01 287	2.07 370	1.22 171	1.04 172	10.26 462	2.26 419	0.27 112	0.22 196	0.34 303	0.34 349	0.61 423	0.48 369

CRE-IMP	1.23 157	0.61 171	2.14 159	0.82 93	0.39 42	4.54 486	0.83 249	2.63 151	1.55 173	1.95 260	1.46 171	1.87 275	0.96 150	1.48 141	1.33 279	0.45 403	0.21 167	0.31 230	0.26 204	0.41 311	0.31 203

H2IRNET	1.90 267	0.53 83	14.29 390	1.14 300	0.60 174	4.48 471	0.44 47	2.65 153	1.81 258	1.05 126	2.30 417	1.67 227	1.40 261	2.17 240	1.50 311	0.36 311	0.21 167	0.33 285	0.37 387	0.34 226	0.29 165

aanetorigin	3.30 474	1.66 483	17.52 438	1.18 327	1.58 476	2.57 134	3.80 543	2.65 153	2.03 297	6.12 545	4.30 515	2.82 391	5.70 525	5.47 345	4.67 480	0.50 440	0.44 443	0.43 398	0.47 446	1.17 514	0.92 488

monsters	0.82 61	0.58 134	1.16 48	0.76 72	1.52 461	2.92 161	0.40 28	2.66 155	0.72 8	0.66 39	0.84 40	0.38 9	0.41 7	1.84 205	0.48 19	0.20 24	0.16 26	0.20 1	0.16 12	0.19 4	0.19 5

ACV-stereo	2.92 435	0.92 364	20.27 506	1.33 391	1.05 347	4.68 510	1.10 376	2.66 155	1.64 215	1.46 164	1.32 137	5.41 531	4.24 505	7.83 399	1.90 379	0.44 394	0.52 475	0.32 250	0.29 287	0.45 356	0.63 435

knoymous	1.30 184	0.60 154	5.57 282	0.88 141	0.75 241	3.04 175	0.90 297	2.68 157	1.33 76	1.48 166	1.07 83	2.78 388	0.88 130	1.29 101	0.85 146	0.31 230	0.22 196	0.35 322	0.20 85	0.45 356	0.37 276

UCFNet_RVC	1.57 214	0.84 342	3.25 234	1.36 409	1.40 438	4.07 389	1.01 350	2.68 157	1.50 133	2.11 317	1.88 320	2.37 333	1.50 295	3.41 302	1.42 292	0.36 311	0.28 317	0.52 453	0.40 418	0.53 394	0.43 337

xyz-stereo-finetune	1.05 121	0.62 181	1.46 87	0.59 3	0.36 14	3.48 246	0.81 240	2.69 159	1.74 247	0.94 109	1.21 107	0.91 122	0.78 101	2.53 271	1.28 268	0.24 61	0.24 257	0.26 110	0.23 147	0.30 144	0.23 71

xyz-stereo-finetune2	1.16 141	0.63 190	1.50 92	0.57 1	0.36 14	3.47 243	0.65 139	2.70 160	1.23 58	0.88 101	1.75 259	0.91 122	1.76 364	3.54 305	1.74 359	0.24 61	0.22 196	0.30 208	0.27 230	0.31 163	0.26 120

rvit_stereo_0080	0.94 88	0.72 270	2.56 196	0.64 16	0.59 171	1.90 75	0.75 194	2.71 161	1.40 87	0.91 104	1.04 74	0.85 107	0.82 114	1.14 59	0.78 122	0.35 299	0.29 327	0.25 81	0.27 230	0.45 356	0.29 165

MoCha-V2	0.87 72	0.48 49	1.87 124	0.88 141	0.32 7	1.37 41	0.55 85	2.71 161	1.42 92	0.92 107	1.75 259	0.65 57	1.17 217	1.45 134	0.57 43	0.21 27	0.21 167	0.20 1	0.19 68	0.24 47	0.23 71

whm_eth	0.94 88	0.72 270	2.56 196	0.64 16	0.59 171	1.90 75	0.75 194	2.71 161	1.40 87	0.91 104	1.04 74	0.85 107	0.82 114	1.14 59	0.78 122	0.35 299	0.29 327	0.25 81	0.27 230	0.45 356	0.29 165

model_zeroshot	1.21 152	0.60 154	3.55 247	1.05 250	0.57 159	3.46 240	0.63 127	2.73 164	1.55 173	2.05 301	1.38 155	1.50 208	0.82 114	1.69 184	0.87 159	0.29 171	0.23 223	0.30 208	0.23 147	0.27 90	0.32 214

HH	2.23 321	0.86 349	21.59 551	0.98 210	0.51 118	1.49 51	0.82 244	2.74 165	1.54 165	1.10 130	1.69 242	4.62 509	1.86 386	2.55 272	0.69 87	0.26 97	0.22 196	0.29 188	0.23 147	0.34 226	0.27 136

HanStereo	2.23 321	0.86 349	21.59 551	0.98 210	0.51 118	1.49 51	0.82 244	2.74 165	1.54 165	1.10 130	1.69 242	4.62 509	1.86 386	2.55 272	0.69 87	0.26 97	0.22 196	0.29 188	0.23 147	0.34 226	0.27 136

2.75w_new	0.75 26	0.45 21	1.10 28	0.65 23	0.62 184	2.45 121	0.56 89	2.75 167	0.74 10	0.78 79	0.73 22	0.38 9	0.92 142	1.04 42	0.66 70	0.17 4	0.14 11	0.22 14	0.17 27	0.18 1	0.19 5

UGAM	2.58 401	0.56 111	18.55 454	0.89 146	0.71 227	3.23 199	1.03 356	2.75 167	1.75 249	1.36 150	2.77 469	2.69 372	1.28 235	10.75 476	1.40 286	0.28 149	0.24 257	0.40 375	0.31 321	0.35 244	0.30 193

raftrobust	1.19 144	0.72 270	2.30 178	1.26 359	1.31 413	3.55 267	0.68 150	2.75 167	1.47 112	2.21 362	1.38 155	1.17 157	1.22 226	1.20 80	1.11 225	0.28 149	0.24 257	0.21 9	0.19 68	0.25 61	0.28 155

GASTEREO	1.00 111	0.98 384	1.23 57	0.90 155	0.40 46	3.40 229	0.88 287	2.77 170	1.44 98	1.39 156	1.30 133	0.55 39	1.35 250	1.33 109	0.64 58	0.25 82	0.19 97	0.25 81	0.25 184	0.25 61	0.31 203

2.5w	0.75 26	0.44 18	1.06 8	0.66 31	0.69 222	2.39 115	0.56 89	2.77 170	0.82 25	0.63 29	0.88 45	0.37 5	0.75 84	1.36 115	0.50 29	0.18 14	0.14 11	0.22 14	0.17 27	0.19 4	0.21 46

rvit_0105_4	1.07 125	0.99 385	2.39 187	0.93 183	0.54 136	1.62 61	0.84 252	2.77 170	2.91 470	0.80 83	0.91 51	1.09 146	0.86 124	1.63 173	0.85 146	0.40 355	0.45 448	0.35 322	0.31 321	0.43 340	0.40 318

rvit_stereo_ft	1.00 111	0.87 352	3.55 247	0.97 204	0.66 204	1.06 10	0.80 231	2.78 173	1.67 223	0.78 79	0.96 63	0.95 132	1.14 208	1.06 44	0.90 170	0.32 251	0.24 257	0.27 138	0.28 259	0.39 282	0.27 136

GMOStereo	1.13 131	0.70 254	2.26 172	0.75 58	0.44 71	3.05 177	0.91 305	2.78 173	1.45 99	2.37 408	1.52 187	1.53 209	1.05 177	1.17 73	0.92 181	0.25 82	0.19 97	0.35 322	0.28 259	0.34 226	0.26 120

error version	1.13 131	0.70 254	2.26 172	0.75 58	0.44 71	3.05 177	0.91 305	2.78 173	1.45 99	2.37 408	1.52 187	1.53 209	1.05 177	1.17 73	0.92 181	0.25 82	0.19 97	0.35 322	0.28 259	0.34 226	0.26 120

test-v	1.13 131	0.70 254	2.26 172	0.75 58	0.44 71	3.05 177	0.91 305	2.78 173	1.45 99	2.37 408	1.52 187	1.53 209	1.05 177	1.17 73	0.92 181	0.25 82	0.19 97	0.35 322	0.28 259	0.34 226	0.26 120

test-2	1.13 131	0.70 254	2.26 172	0.75 58	0.44 71	3.05 177	0.91 305	2.78 173	1.45 99	2.37 408	1.52 187	1.53 209	1.05 177	1.17 73	0.92 181	0.25 82	0.19 97	0.35 322	0.28 259	0.34 226	0.26 120

MSCF	0.97 101	0.82 334	1.26 61	0.88 141	0.40 46	3.17 191	0.88 287	2.79 178	1.39 83	1.32 145	1.19 101	0.58 42	1.33 245	1.28 97	0.64 58	0.25 82	0.19 97	0.25 81	0.25 184	0.28 107	0.32 214

3w_stereo	0.71 21	0.47 40	1.14 45	0.65 23	0.39 42	1.73 66	0.68 150	2.79 178	0.79 18	0.67 42	0.84 40	0.37 5	1.02 167	1.03 38	0.56 42	0.18 14	0.14 11	0.23 28	0.18 47	0.20 16	0.22 60

coex-ft	18.59 574	6.62 541	113.53 593	1.17 321	1.31 413	2.33 111	1.93 481	2.81 180	14.00 565	124.82 595	8.45 539	5.90 535	51.74 588	9.99 451	22.69 569	0.57 463	0.62 498	0.50 444	0.49 455	1.08 504	1.28 508

ACVNet	1.46 203	0.64 202	3.56 249	0.93 183	0.85 281	4.22 434	0.80 231	2.85 181	2.08 309	1.78 217	1.88 320	3.10 413	1.46 284	1.33 109	1.89 377	0.29 171	0.26 294	0.30 208	0.26 204	0.39 282	0.27 136

CFNet-ft	1.90 267	0.95 376	3.56 249	1.07 258	1.54 464	4.09 391	0.90 297	2.85 181	1.82 259	1.78 217	1.70 244	2.75 380	1.48 288	9.33 428	1.72 354	0.33 267	0.30 340	0.61 483	0.36 375	0.52 388	0.39 298

CFNet_RVC	1.90 267	0.95 376	3.56 249	1.07 258	1.54 464	4.09 391	0.90 297	2.85 181	1.82 259	1.78 217	1.70 244	2.75 380	1.48 288	9.33 428	1.72 354	0.33 267	0.30 340	0.61 483	0.36 375	0.52 388	0.39 298

anonymousa	2.16 313	0.67 233	19.19 463	1.04 249	1.67 492	2.06 92	0.79 221	2.86 184	1.96 283	1.85 227	2.14 384	3.23 425	1.81 377	1.12 54	1.15 231	0.26 97	0.26 294	0.34 303	0.32 332	0.30 144	0.28 155

LCNet	1.55 208	0.54 94	1.88 125	0.99 216	0.55 143	3.60 277	1.21 402	2.86 184	1.53 156	2.18 346	1.74 255	1.43 201	4.17 503	3.62 308	0.87 159	0.29 171	0.20 135	0.28 167	0.77 505	0.47 371	1.85 528

2w_stereo	0.75 26	0.46 28	1.08 17	0.68 37	0.56 147	2.00 84	0.61 112	2.87 186	0.83 26	0.93 108	0.93 56	0.36 3	1.13 201	0.90 19	0.61 50	0.17 4	0.13 1	0.23 28	0.17 27	0.20 16	0.21 46

PAM_32	2.45 373	0.63 190	20.74 525	1.05 250	0.65 197	2.83 147	0.46 54	2.91 187	1.54 165	1.95 260	2.66 460	4.99 519	3.78 494	1.96 219	0.92 181	0.27 112	0.22 196	0.27 138	0.25 184	0.36 257	0.48 369

AFF-stereo	1.31 188	0.77 309	1.46 87	1.10 281	0.45 78	3.93 349	0.48 61	2.92 188	2.92 472	1.90 244	2.21 397	2.11 311	1.52 301	1.93 216	1.12 228	0.21 27	0.16 26	0.25 81	0.25 184	0.29 121	0.20 19

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 166	0.72 270	1.74 114	1.05 250	0.36 14	4.13 403	0.42 38	2.95 189	2.84 466	2.02 292	2.40 434	1.61 222	1.11 198	1.26 92	0.97 198	0.21 27	0.15 21	0.26 110	0.23 147	0.29 121	0.23 71

tg	1.15 137	0.67 233	1.31 70	0.94 187	0.54 136	4.02 377	0.41 34	2.96 190	1.59 203	1.69 198	1.85 313	1.84 270	0.97 153	1.78 195	0.83 140	0.27 112	0.17 39	0.29 188	0.26 204	0.29 121	0.27 136

PSM-AAD	2.43 370	0.54 94	1.32 73	0.92 169	0.54 136	4.48 471	7.47 554	2.96 190	1.55 173	2.31 391	2.56 450	1.26 175	16.23 565	2.46 258	0.89 166	0.28 149	0.21 167	0.58 472	0.41 425	0.34 226	1.32 512

IRAFT_RVC	1.87 260	0.60 154	4.33 263	2.40 531	0.66 204	4.59 497	1.59 455	2.96 190	1.51 140	2.23 368	1.75 259	2.09 308	2.63 447	6.70 376	1.50 311	0.33 267	0.21 167	0.33 285	0.29 287	0.32 190	0.32 214

castereo++	0.93 85	0.56 111	1.26 61	0.92 169	0.73 234	2.48 122	1.00 347	2.99 193	1.03 44	0.68 44	1.41 162	1.92 278	0.59 38	1.26 92	0.44 13	0.25 82	0.19 97	0.28 167	0.19 68	0.23 42	0.23 71

RALCasStereoNet	1.19 144	1.02 390	2.06 153	1.12 292	1.14 368	3.08 183	0.70 162	2.99 193	1.73 241	1.34 147	1.68 237	1.18 161	0.91 139	2.16 238	1.00 206	0.30 211	0.26 294	0.24 58	0.21 99	0.29 121	0.30 193

MM-Stereo_test1	1.90 267	0.53 83	19.85 484	1.39 423	0.48 105	1.81 70	0.79 221	3.00 195	1.82 259	1.69 198	1.09 85	0.87 113	0.97 153	1.45 134	0.74 109	0.24 61	0.21 167	0.27 138	0.24 172	0.35 244	0.24 86

CASS	1.29 183	0.66 223	2.62 205	0.95 191	0.66 204	2.84 148	0.69 156	3.00 195	1.79 256	2.57 439	1.95 338	1.39 192	1.55 313	1.59 161	1.06 213	0.50 440	0.28 317	0.34 303	0.28 259	0.46 367	0.63 435
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
EDNetEfficientorigin	12.35 565	2.51 510	179.47 596	1.19 330	0.96 316	2.91 158	1.81 474	3.00 195	5.35 546	8.91 558	4.79 518	4.18 489	4.64 512	9.98 450	11.30 529	0.37 319	0.38 407	0.60 480	0.85 511	1.32 521	2.43 541

rvit_0105_5	1.13 131	0.93 368	2.60 199	0.91 163	0.56 147	1.92 78	0.91 305	3.02 198	2.63 431	0.95 113	1.20 103	1.18 161	0.93 145	1.51 147	0.93 189	0.40 355	0.43 438	0.37 349	0.35 365	0.42 330	0.44 343

GrayStereo	2.58 401	0.53 83	1.63 105	1.58 466	0.89 299	4.17 421	8.17 558	3.03 199	1.52 149	2.80 471	2.50 442	1.70 236	17.10 566	2.83 289	1.15 231	0.33 267	0.21 167	0.27 138	0.32 332	0.28 107	0.53 398

Prome-Stereo	1.61 223	0.55 100	1.71 110	0.98 210	0.60 174	4.41 463	1.82 475	3.03 199	1.53 156	2.18 346	3.45 502	1.72 239	3.49 490	2.23 249	1.08 218	0.29 171	0.20 135	0.26 110	0.25 184	0.34 226	2.16 534

FACV-RUCA	1.26 173	0.65 212	2.21 165	1.06 256	1.50 458	2.69 141	1.15 386	3.05 201	1.87 269	1.36 150	1.99 350	1.03 141	1.15 216	1.36 115	1.10 222	0.41 370	0.41 430	0.73 507	0.41 425	0.61 423	0.41 324

RAFT_CTSACE	1.80 254	1.06 402	10.00 329	1.71 484	1.39 436	3.49 249	1.06 363	3.05 201	1.62 211	1.70 202	2.04 359	2.51 355	1.80 374	1.98 220	0.94 191	0.25 82	0.22 196	0.28 167	0.30 305	0.30 144	0.26 120

EDNetEfficient	5.61 531	2.14 504	16.75 423	1.67 478	3.64 552	4.12 400	7.51 555	3.05 201	5.63 550	11.57 571	4.83 519	3.95 474	12.72 558	8.44 409	20.78 568	0.41 370	0.43 438	0.47 419	1.01 522	1.66 528	1.39 517

Pointernet	0.88 74	0.44 18	2.26 172	0.84 113	0.37 28	2.29 107	0.38 22	3.06 204	1.46 107	0.66 39	1.39 157	0.91 122	0.73 77	1.01 36	0.72 101	0.23 47	0.19 97	0.20 1	0.18 47	0.19 4	0.20 19

StereoVision	1.65 231	0.75 301	7.47 298	1.01 230	1.80 510	2.61 137	0.61 112	3.06 204	1.96 283	1.25 140	3.46 503	1.85 273	0.88 130	2.07 226	1.93 382	0.43 387	0.36 388	0.37 349	0.36 375	0.48 374	0.33 230

CroCo-Stereo Lap2	0.99 109	0.89 355	2.55 195	0.99 216	1.80 510	0.54 3	0.46 54	3.10 206	1.24 60	1.07 127	1.21 107	1.05 145	0.78 101	1.26 92	1.08 218	0.27 112	0.23 223	0.27 138	0.21 99	0.43 340	0.34 242

PASM	2.67 410	2.05 502	9.71 324	1.73 487	1.37 431	2.53 131	1.52 445	3.10 206	2.17 333	2.79 470	1.84 306	2.90 396	1.85 385	11.89 533	2.19 414	0.81 500	0.85 520	0.87 516	1.01 522	1.14 509	1.05 497

DDVS	1.68 236	0.79 319	2.52 194	1.26 359	1.16 375	3.17 191	0.78 214	3.12 208	1.82 259	1.86 232	1.91 332	2.92 401	1.43 274	6.20 364	1.63 341	0.45 403	0.65 502	0.34 303	0.38 400	0.48 374	0.79 474

gcap-zeroshot	1.30 184	0.61 171	4.09 260	0.94 187	0.56 147	3.50 253	0.84 252	3.12 208	1.72 238	1.84 226	1.22 109	2.72 377	0.88 130	1.46 138	0.80 128	0.29 171	0.30 340	0.27 138	0.21 99	0.29 121	0.25 96

monsterstereo	0.82 61	0.50 59	1.26 61	0.77 76	1.41 445	2.54 133	0.40 28	3.14 210	0.71 7	0.70 47	1.11 89	0.41 18	0.39 4	1.50 144	0.50 29	0.19 19	0.16 26	0.22 14	0.16 12	0.21 26	0.17 1

DeepPruner_ROB	2.05 298	1.09 408	10.50 338	1.01 230	1.20 390	4.39 457	0.91 305	3.14 210	1.72 238	2.60 447	1.54 196	2.78 388	1.27 233	4.52 328	1.72 354	0.51 446	0.40 421	0.37 349	0.34 349	0.48 374	0.52 396

RALAANet	1.28 181	1.08 405	3.21 232	1.25 352	0.94 312	1.44 46	0.69 156	3.15 212	2.57 423	2.01 287	1.80 282	1.29 180	1.05 177	2.00 221	1.48 307	0.27 112	0.20 135	0.27 138	0.24 172	0.40 287	0.27 136

EKT-Stereo	6.79 544	0.64 202	4.24 262	1.77 491	106.39 591	4.51 484	0.61 112	3.16 213	1.53 156	1.88 237	1.22 109	1.98 291	1.36 252	3.81 313	0.84 143	0.35 299	0.24 257	0.29 188	0.26 204	0.34 226	0.48 369

AACVNet	1.83 256	1.02 390	2.41 190	1.45 438	0.87 291	3.21 195	0.73 172	3.16 213	1.61 208	2.01 287	1.82 300	2.28 319	1.33 245	10.98 487	1.49 310	0.39 348	0.32 358	0.38 365	0.32 332	0.43 340	0.44 343

plain	1.55 208	0.69 244	13.59 371	0.65 23	0.73 234	1.66 63	0.57 92	3.17 215	1.94 282	0.77 76	1.24 114	0.80 95	0.86 124	1.60 163	0.96 197	0.33 267	0.21 167	0.32 250	0.25 184	0.42 330	0.28 155

rafts_anoy	1.24 162	0.80 323	3.61 253	1.17 321	1.20 390	3.00 172	0.61 112	3.17 215	1.58 188	1.37 153	1.26 122	1.19 165	1.12 199	1.78 195	1.25 258	0.32 251	0.23 223	0.32 250	0.32 332	0.31 163	0.30 193

RAFT	1.23 157	0.84 342	2.05 144	0.96 197	0.47 97	1.80 69	0.94 326	3.18 217	1.46 107	1.60 178	1.71 248	3.04 408	1.59 316	1.64 175	1.32 275	0.38 336	0.24 257	0.40 375	0.32 332	0.40 287	0.35 256

Selective-RAFT	1.15 137	0.46 28	1.64 107	0.99 216	0.45 78	4.17 421	0.51 68	3.21 218	1.69 231	1.12 134	1.34 144	1.45 202	1.40 261	2.08 228	0.94 191	0.41 370	0.20 135	0.24 58	0.23 147	0.27 90	0.25 96

psmorigin	6.59 541	1.15 419	88.11 591	1.52 453	0.97 320	2.88 153	1.20 399	3.21 218	2.04 301	3.73 514	2.46 437	5.15 527	2.55 443	10.60 471	2.47 438	0.55 459	0.68 509	0.48 427	0.51 465	0.70 453	0.88 486

castereo	0.82 61	0.70 254	1.04 3	0.85 125	0.50 116	1.29 35	0.91 305	3.22 220	1.20 56	0.83 93	1.24 114	0.72 77	0.91 139	1.00 35	0.67 75	0.26 97	0.16 26	0.25 81	0.20 85	0.24 47	0.21 46

THIR-Stereo	4.14 506	0.82 334	10.85 343	0.86 130	0.43 65	2.16 97	16.77 569	3.22 220	1.54 165	2.04 299	12.05 559	2.68 371	7.53 546	7.30 387	12.62 536	0.30 211	0.21 167	0.29 188	0.28 259	0.33 208	0.41 324

riskmin	1.25 166	0.56 111	2.05 144	1.05 250	0.93 310	2.86 152	0.55 85	3.23 222	1.34 77	1.55 173	1.07 83	3.56 461	2.03 399	1.29 101	1.00 206	0.28 149	0.27 305	0.34 303	0.21 99	0.41 311	0.43 337

raft+_RVC	1.21 152	0.83 338	2.61 202	1.35 403	0.97 320	3.60 277	0.76 197	3.23 222	1.51 140	1.33 146	1.67 234	1.03 141	1.10 195	1.87 212	0.92 181	0.24 61	0.22 196	0.25 81	0.24 172	0.26 78	0.25 96

PAM	2.43 370	0.61 171	20.86 528	1.07 258	0.73 234	2.93 165	0.53 78	3.24 224	1.53 156	1.89 243	2.43 435	5.29 529	2.76 452	1.84 205	1.02 208	0.27 112	0.24 257	0.26 110	0.25 184	0.40 287	0.50 383

Anonymous_2	3.01 452	0.89 355	4.53 269	1.06 256	1.18 377	2.93 165	0.87 283	3.24 224	1.46 107	1.86 232	1.35 147	4.11 485	2.35 430	1.64 175	1.28 268	0.82 501	0.90 522	8.71 577	15.84 580	4.44 555	0.74 462

DISCO	2.25 325	0.73 281	10.06 330	1.76 490	1.12 365	3.47 243	1.25 407	3.24 224	2.26 350	2.65 459	1.96 339	4.53 505	1.92 394	4.17 325	3.61 470	0.32 251	0.25 281	0.31 230	0.29 287	0.66 445	0.41 324

rvit_0105_3	1.24 162	0.93 368	2.84 218	0.97 204	0.58 168	2.38 113	1.08 370	3.26 227	2.53 416	1.18 137	1.40 160	1.24 173	1.04 172	1.73 189	0.97 198	0.44 394	0.44 443	0.40 375	0.42 431	0.42 330	0.50 383

1w_stereo	0.86 68	0.42 15	1.07 10	0.72 52	0.81 260	3.00 172	0.67 144	3.28 228	0.75 11	0.74 59	1.32 137	0.37 5	1.37 253	0.92 23	0.68 78	0.16 2	0.14 11	0.20 1	0.16 12	0.19 4	0.22 60

CBFPSM	2.05 298	0.95 376	10.12 333	1.07 258	1.05 347	2.84 148	1.20 399	3.28 228	1.73 241	1.82 224	1.30 133	4.56 507	4.06 500	2.34 253	2.34 426	0.25 82	0.38 407	0.32 250	0.27 230	0.37 267	0.79 474

DMCA-RVC	2.45 373	1.22 436	18.29 447	1.23 348	1.14 368	2.49 123	0.85 261	3.29 230	1.68 225	3.02 486	1.41 162	2.00 294	1.53 308	6.39 368	2.00 392	0.38 336	0.30 340	0.44 403	0.35 365	0.45 356	0.44 343

OCTAStereo	1.58 215	0.61 171	2.72 212	2.27 527	0.46 87	4.68 510	0.67 144	3.30 231	1.48 120	2.11 317	1.59 210	1.36 188	1.09 189	6.02 359	1.21 247	0.41 370	0.20 135	0.36 337	0.34 349	0.31 163	0.37 276

PSMNet-RUCA	1.64 230	1.50 473	2.57 198	1.50 450	1.38 434	3.05 177	1.36 419	3.31 232	2.24 344	1.36 150	2.07 370	1.40 197	1.09 189	1.83 204	1.55 322	1.15 518	0.69 510	1.26 530	0.96 518	1.64 527	0.94 490

NF-Stereo	1.58 215	0.61 171	2.66 209	2.26 524	0.47 97	4.68 510	0.67 144	3.31 232	1.48 120	2.11 317	1.59 210	1.36 188	1.09 189	6.08 362	1.20 243	0.40 355	0.20 135	0.36 337	0.34 349	0.31 163	0.36 262

RE-Stereo	1.58 215	0.61 171	2.72 212	2.26 524	0.46 87	4.68 510	0.68 150	3.31 232	1.48 120	2.11 317	1.59 210	1.36 188	1.09 189	6.01 357	1.22 250	0.41 370	0.20 135	0.36 337	0.34 349	0.31 163	0.37 276

TVStereo	1.58 215	0.61 171	2.72 212	2.26 524	0.46 87	4.68 510	0.68 150	3.31 232	1.48 120	2.11 317	1.59 210	1.36 188	1.09 189	6.01 357	1.22 250	0.41 370	0.20 135	0.36 337	0.34 349	0.31 163	0.37 276

GANet-RSSM	1.98 285	0.62 181	3.49 244	1.69 480	1.23 398	4.22 434	0.91 305	3.31 232	1.86 268	1.81 222	1.74 255	2.34 328	1.82 379	10.92 485	1.73 358	0.34 279	0.29 327	0.31 230	0.28 259	0.39 282	0.40 318

G2L-ROB	2.13 310	0.78 315	10.06 330	1.19 330	1.06 350	3.84 324	0.93 320	3.32 237	2.27 352	2.20 353	1.47 175	2.65 370	1.20 225	8.38 407	1.81 367	0.28 149	0.19 97	0.23 28	0.22 132	0.28 107	0.32 214

IGEV++	0.90 80	0.58 134	1.32 73	0.94 187	0.45 78	1.27 28	1.00 347	3.32 237	1.55 173	0.82 87	1.34 144	0.86 111	1.09 189	1.16 66	0.89 166	0.33 267	0.18 67	0.23 28	0.19 68	0.29 121	0.22 60

ICVP	2.26 327	0.66 223	21.18 542	0.99 216	0.88 294	4.28 445	0.95 330	3.32 237	1.60 204	1.66 194	1.76 268	1.34 185	1.14 208	1.62 169	1.32 275	0.53 455	0.35 383	0.33 285	0.29 287	0.40 287	0.51 391
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	3.13 463	1.25 442	21.14 538	1.31 383	1.52 461	3.94 354	1.13 383	3.32 237	2.14 327	2.20 353	2.03 356	3.05 411	1.96 396	11.79 529	2.53 443	0.42 381	0.45 448	0.64 491	0.46 443	0.67 447	0.57 415

SCV_C0	0.89 77	0.59 142	1.96 136	0.83 104	0.44 71	1.24 24	0.64 130	3.33 241	1.66 221	0.82 87	1.20 103	0.73 81	0.66 60	1.62 169	0.66 70	0.32 251	0.21 167	0.24 58	0.20 85	0.28 107	0.23 71

G-Net	4.11 505	1.21 430	19.47 473	2.31 529	2.94 541	4.74 526	2.95 519	3.33 241	2.14 327	4.44 531	9.43 546	6.93 540	3.84 496	9.01 421	4.92 489	0.79 496	0.80 519	0.70 499	0.50 461	0.95 490	0.87 485

IGEV-Stereo++	0.93 85	0.44 18	1.08 17	0.70 39	1.20 390	3.87 337	0.33 12	3.36 243	1.43 96	0.75 61	1.17 98	0.68 64	1.04 172	0.95 25	0.42 7	0.22 35	0.16 26	0.23 28	0.17 27	0.24 47	0.20 19

fast-acv-ft	2.54 392	1.19 427	20.08 495	1.41 427	1.40 438	3.18 193	1.17 391	3.37 244	2.28 356	1.90 244	2.15 386	2.69 372	2.17 417	2.91 290	2.31 423	0.37 319	0.39 416	0.45 410	0.39 407	0.57 410	0.45 349

IGEV_Zeroshot_test	2.16 313	0.69 244	20.60 522	1.22 344	0.54 136	2.18 98	0.53 78	3.38 245	1.61 208	1.93 255	1.55 200	3.76 467	1.05 177	1.55 152	0.91 177	0.29 171	0.20 135	0.27 138	0.29 287	0.40 287	0.32 214

RASNet	2.56 397	0.70 254	10.06 330	1.60 469	2.25 531	3.67 290	1.00 347	3.38 245	3.14 494	1.81 222	2.11 378	4.60 508	2.30 425	10.25 461	2.61 448	0.37 319	0.24 257	0.25 81	0.24 172	0.28 107	0.26 120

dual_stereo	0.68 13	0.40 7	1.05 5	0.64 16	0.37 28	0.84 7	0.34 16	3.40 247	1.03 44	0.50 4	0.46 9	0.58 42	0.40 5	1.85 211	0.49 23	0.23 47	0.17 39	0.21 9	0.16 12	0.20 16	0.19 5

GIP-stereo	0.88 74	0.50 59	1.34 75	1.32 386	0.94 312	2.90 155	0.42 38	3.41 248	1.06 46	0.63 29	0.76 26	0.90 120	0.76 91	0.91 21	0.52 37	0.27 112	0.18 67	0.25 81	0.16 12	0.25 61	0.19 5

CAS++	0.89 77	0.64 202	1.46 87	0.81 83	0.51 118	1.24 24	0.86 264	3.44 249	1.46 107	1.14 135	1.29 131	0.62 49	0.58 33	1.13 57	0.59 46	0.34 279	0.30 340	0.34 303	0.26 204	0.41 311	0.29 165
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ToySt	1.35 191	0.72 270	3.65 255	1.01 230	0.50 116	3.31 219	1.01 350	3.46 250	1.73 241	1.30 143	1.55 200	2.07 307	1.47 286	1.88 213	1.40 286	0.27 112	0.27 305	0.30 208	0.32 332	0.42 330	0.39 298

IER	1.69 237	0.65 212	7.19 294	0.94 187	1.15 370	3.28 214	0.89 292	3.48 251	1.97 285	2.10 313	1.98 347	2.28 319	2.12 408	2.25 250	1.75 362	0.29 171	0.23 223	0.36 337	0.30 305	0.32 190	0.34 242

ac_64	2.35 357	0.62 181	9.77 325	1.32 386	1.71 498	3.27 210	0.93 320	3.48 251	2.50 411	1.74 211	1.73 253	3.91 473	1.77 366	10.21 459	1.86 374	0.40 355	0.31 350	0.33 285	0.30 305	0.34 226	0.39 298

PVD	3.12 462	1.97 498	12.80 362	1.79 497	1.63 482	3.83 319	1.34 416	3.48 251	3.88 528	5.77 540	3.56 505	3.45 445	3.29 479	5.58 350	5.30 494	0.71 492	0.69 510	0.74 508	0.77 505	0.79 476	1.13 503

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 58	1.13 414	1.23 57	0.97 204	0.57 159	0.81 6	0.43 43	3.49 254	0.84 27	0.73 54	0.95 61	0.44 26	1.17 217	1.45 134	0.60 48	0.26 97	0.18 67	0.24 58	0.17 27	0.30 144	0.19 5

anonymity	1.76 248	1.26 443	2.73 215	1.66 477	1.32 419	1.84 71	1.07 365	3.49 254	2.30 360	2.11 317	2.11 378	1.71 238	3.90 498	1.82 203	1.48 307	1.10 515	1.09 526	1.08 525	1.08 526	1.05 498	1.09 500

GANet-ADL	2.20 318	0.73 281	20.11 497	1.25 352	0.69 222	3.83 319	0.76 197	3.49 254	1.71 235	1.65 193	1.99 350	2.10 309	1.10 195	1.42 127	1.26 261	0.38 336	0.33 365	0.25 81	0.22 132	0.42 330	0.36 262

MyStereo8	2.33 348	1.13 414	19.26 467	1.22 344	1.62 480	4.16 416	0.57 92	3.50 257	2.36 375	2.15 335	1.75 259	2.28 319	1.14 208	1.46 138	2.20 415	0.24 61	0.21 167	0.32 250	0.27 230	0.36 257	0.43 337

SQANet	3.70 489	9.34 556	18.41 451	2.75 537	2.74 537	3.40 229	1.47 439	3.50 257	1.68 225	2.60 447	1.75 259	2.69 372	1.91 393	6.72 380	1.74 359	2.96 543	1.41 536	1.85 537	1.12 527	3.17 538	2.70 547

DSFCA	1.89 265	0.69 244	3.14 231	1.10 281	1.18 377	3.99 372	1.79 471	3.50 257	2.16 331	3.10 492	1.64 225	2.91 399	2.50 440	5.38 342	2.26 419	0.43 387	0.38 407	0.37 349	0.36 375	0.50 382	0.42 328

MyStereo06	2.46 376	0.72 270	19.97 489	1.02 240	0.99 330	4.26 439	0.86 264	3.51 260	1.68 225	1.92 251	1.73 253	4.01 479	4.22 504	1.62 169	0.88 163	0.24 61	0.23 223	0.34 303	0.26 204	0.42 330	0.36 262

MM-Stereo_test3	1.09 126	0.59 142	1.55 99	1.73 487	1.18 377	1.91 77	0.86 264	3.52 261	1.76 251	1.25 140	1.86 316	1.10 149	0.69 66	1.32 108	0.86 153	0.27 112	0.23 223	0.27 138	0.22 132	0.34 226	0.30 193

rvit_105_1	1.43 199	0.90 357	3.27 236	1.08 266	0.68 216	2.79 143	1.27 408	3.52 261	2.35 372	1.38 155	1.54 196	1.28 177	1.14 208	2.91 290	1.40 286	0.54 457	0.47 461	0.45 410	0.59 483	0.44 348	0.58 420

CSP-Net	1.78 251	1.32 453	1.92 130	1.16 319	1.03 342	3.38 225	1.31 412	3.52 261	1.75 249	1.96 264	1.93 337	2.40 335	1.48 288	8.58 411	1.58 326	0.46 410	0.34 377	0.27 138	0.26 204	0.41 311	0.50 383

MFMNet_re	2.91 433	1.91 494	18.25 445	3.06 543	1.89 514	3.13 188	1.67 466	3.52 261	2.97 477	3.14 495	2.87 477	2.26 317	2.41 433	2.42 255	2.00 392	1.10 515	1.05 525	0.94 518	0.90 514	1.28 519	1.46 520

SCV	0.95 95	0.63 190	1.38 79	1.70 483	0.41 53	1.23 20	0.89 292	3.53 265	1.57 185	0.61 24	1.54 196	0.93 128	0.77 93	1.66 178	0.66 70	0.36 311	0.20 135	0.25 81	0.19 68	0.29 121	0.25 96

HART	1.03 119	0.85 346	3.13 230	0.84 113	0.38 39	1.17 16	0.42 38	3.54 266	1.47 112	1.08 128	2.17 389	1.48 205	0.57 30	1.37 119	0.74 109	0.23 47	0.18 67	0.28 167	0.21 99	0.32 190	0.24 86

PSMNet_ROB	2.95 437	1.38 460	18.46 453	1.19 330	1.20 390	3.80 315	1.65 464	3.54 266	2.35 372	1.98 268	1.71 248	2.75 380	1.79 369	11.43 508	2.78 455	0.42 381	0.36 388	0.50 444	0.60 485	0.59 414	0.49 376

hitnet-ft	2.37 363	0.73 281	8.34 306	0.96 197	0.89 299	3.77 307	0.80 231	3.55 268	2.58 424	2.24 371	2.04 359	3.65 465	1.49 294	11.71 526	1.89 377	0.44 394	0.53 476	0.44 403	0.35 365	0.52 388	0.48 369

SPS-STEREO	3.97 501	1.44 468	20.85 527	1.72 486	1.71 498	3.24 203	2.30 499	3.55 268	2.68 439	4.79 535	3.66 506	5.44 532	2.97 461	9.11 422	9.35 521	1.15 518	1.10 527	1.06 524	1.02 524	1.16 513	1.18 505
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G2L-Stereo_test	2.11 306	0.86 349	7.12 293	1.65 476	1.19 384	3.54 264	1.02 354	3.57 270	2.01 294	2.50 427	1.68 237	3.15 418	1.50 295	9.21 426	1.62 338	0.28 149	0.19 97	0.23 28	0.22 132	0.27 90	0.31 203

Anonymous3	1.72 240	0.76 306	11.61 351	0.83 104	0.84 280	4.46 469	0.84 252	3.57 270	1.16 51	1.34 147	1.37 152	1.11 151	1.03 168	1.58 156	1.13 229	0.70 490	0.58 490	0.33 285	0.35 365	0.47 371	0.42 328

HCRNet	1.60 221	0.56 111	2.47 192	0.78 78	1.36 429	4.11 398	0.71 164	3.57 270	2.79 452	1.75 213	1.61 218	1.58 217	1.41 266	5.79 354	1.56 324	0.34 279	0.28 317	0.36 337	0.29 287	0.33 208	0.37 276

SAMSARA	3.55 484	2.16 505	14.18 387	1.86 504	1.49 456	4.62 501	2.65 511	3.58 273	2.80 456	7.05 550	3.05 484	5.16 528	4.07 501	9.18 425	4.80 485	0.64 475	0.67 506	0.59 475	0.68 496	0.89 485	0.91 487

ISRNet	1.69 237	0.76 306	5.69 283	1.27 367	1.36 429	2.85 150	0.61 112	3.60 274	1.91 279	2.13 324	2.12 381	2.90 396	1.41 266	2.51 264	1.71 352	0.49 436	0.50 473	0.56 468	0.47 446	0.49 380	0.57 415

RAFT-Stereo-weight	1.11 129	0.48 49	1.22 56	0.99 216	0.42 59	4.17 421	0.80 231	3.60 274	1.50 133	1.97 266	1.50 184	1.30 181	0.65 54	1.24 86	0.85 146	0.25 82	0.19 97	0.26 110	0.22 132	0.27 90	0.23 71

PCWNet_CMD	2.23 321	0.65 212	17.36 432	0.83 104	0.76 245	3.51 256	0.64 130	3.60 274	1.97 285	1.70 202	1.63 223	3.22 423	3.05 469	2.09 231	1.11 225	0.31 230	0.36 388	0.47 419	0.26 204	0.64 437	0.47 364

MSMDNet	2.23 321	0.64 202	17.32 428	0.84 113	0.75 241	3.53 260	0.64 130	3.61 277	1.98 287	1.71 206	1.64 225	3.22 423	2.99 462	2.08 228	1.11 225	0.31 230	0.37 401	0.45 410	0.26 204	0.62 427	0.45 349

G2L-Stereo	2.49 383	0.94 374	14.54 393	1.15 313	1.35 426	3.57 273	0.95 330	3.62 278	2.00 292	2.11 317	1.61 218	3.20 421	1.34 247	9.54 433	1.91 380	0.34 279	0.27 305	0.35 322	0.28 259	0.30 144	0.35 256

test_for_model	2.16 313	3.87 529	1.58 103	4.16 557	3.64 552	2.51 125	0.96 336	3.63 279	2.62 429	2.45 421	1.39 157	1.02 139	0.73 77	0.92 23	0.57 43	2.97 544	2.19 548	0.26 110	0.17 27	5.32 560	2.24 535

Wz-Net-LNSev	2.30 340	1.67 485	14.88 397	1.18 327	1.65 488	3.49 249	1.54 450	3.63 279	2.03 297	1.88 237	1.64 225	3.29 429	2.06 403	2.71 286	2.02 395	0.40 355	0.33 365	0.32 250	0.31 321	0.53 394	0.49 376

cross-raft	2.01 292	0.57 121	19.01 462	1.03 247	0.56 147	2.11 95	0.72 167	3.63 279	1.57 185	1.77 215	1.51 186	3.17 420	1.13 201	1.16 66	0.85 146	0.23 47	0.21 167	0.26 110	0.23 147	0.28 107	0.25 96

GwcNet	3.00 450	1.63 479	19.83 483	1.32 386	2.04 524	3.27 210	1.55 451	3.65 282	2.33 369	2.00 285	2.12 381	3.56 461	1.68 352	9.47 431	2.45 436	0.44 394	0.45 448	0.46 416	0.38 400	0.60 418	0.76 467

STTStereo	2.34 352	0.95 376	14.93 400	1.43 431	1.54 464	3.86 334	0.86 264	3.65 282	2.44 401	2.15 335	1.55 200	2.49 354	1.59 316	5.14 338	1.44 295	0.38 336	0.39 416	0.47 419	0.51 465	0.52 388	0.51 391

NCCL2	2.53 390	1.35 457	10.90 344	1.15 313	0.97 320	3.53 260	2.56 507	3.65 282	2.23 342	2.76 467	1.80 282	2.41 337	1.66 346	10.35 463	2.07 402	0.44 394	0.40 421	0.57 471	0.53 472	0.59 414	0.65 441

11t1	1.11 129	0.53 83	1.80 119	1.55 462	0.65 197	2.20 101	0.60 108	3.66 285	1.49 128	1.60 178	1.26 122	1.03 141	1.35 250	1.72 188	0.97 198	0.28 149	0.31 350	0.29 188	0.23 147	0.30 144	0.34 242

GCST	2.56 397	1.79 491	18.02 443	1.92 507	1.33 423	1.72 64	0.51 68	3.67 286	2.03 297	1.70 202	1.61 218	1.55 214	1.29 238	5.06 336	1.24 255	2.06 537	0.77 517	1.45 534	0.97 519	1.14 509	1.34 513

CFNet-RSSM	2.08 303	0.52 71	20.06 492	1.01 230	0.56 147	3.39 226	0.64 130	3.67 286	1.55 173	1.72 207	1.37 152	2.57 360	1.19 223	1.11 51	0.86 153	0.27 112	0.20 135	0.25 81	0.23 147	0.27 90	0.23 71

RAFT-Test	1.44 200	0.59 142	6.10 284	1.01 230	0.69 222	2.90 155	0.80 231	3.68 288	1.70 234	1.85 227	1.68 237	3.15 418	1.03 168	1.20 80	0.99 204	0.27 112	0.22 196	0.25 81	0.23 147	0.27 90	0.25 96

anonymousdsp2	1.26 173	0.60 154	3.74 257	1.02 240	0.41 53	3.60 277	0.72 167	3.68 288	1.47 112	1.37 153	1.56 203	1.83 267	1.01 164	2.00 221	0.66 70	0.29 171	0.20 135	0.28 167	0.20 85	0.32 190	0.29 165

cf-r	2.57 400	0.79 319	16.09 413	1.48 446	1.35 426	4.19 428	0.93 320	3.68 288	2.36 375	1.97 266	1.81 294	3.42 442	1.45 281	8.24 404	1.83 371	0.32 251	0.26 294	0.33 285	0.30 305	0.34 226	0.37 276

PSMNet-RSSM	1.96 281	0.77 309	3.26 235	1.29 373	1.31 413	4.19 428	0.96 336	3.68 288	1.89 275	2.05 301	1.80 282	2.60 363	1.70 355	9.84 443	1.81 367	0.35 299	0.29 327	0.35 322	0.37 387	0.42 330	0.35 256

DLCB_ROB	2.05 298	0.95 376	2.37 185	1.24 350	1.02 341	2.92 161	1.30 411	3.68 288	2.30 360	2.91 477	2.17 389	3.32 433	1.52 301	10.37 464	2.50 440	0.40 355	0.33 365	0.40 375	0.36 375	0.41 311	0.47 364

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 414	1.26 443	22.01 558	1.08 266	0.99 330	1.61 59	0.86 264	3.69 293	1.64 215	1.52 170	5.62 526	3.35 435	3.44 488	2.20 244	1.33 279	0.26 97	0.21 167	0.30 208	0.62 489	0.93 489	0.67 443

gwcnet-sp	2.31 341	1.21 430	17.34 429	1.08 266	0.92 305	3.56 269	1.04 359	3.69 293	2.09 312	2.55 435	1.60 214	1.80 258	1.62 326	3.87 315	1.95 386	0.29 171	0.29 327	0.30 208	0.28 259	0.38 272	0.39 298

scenet	2.31 341	1.21 430	17.34 429	1.08 266	0.92 305	3.56 269	1.04 359	3.69 293	2.09 312	2.55 435	1.60 214	1.80 258	1.62 326	3.87 315	1.95 386	0.29 171	0.29 327	0.30 208	0.28 259	0.38 272	0.39 298

ssnet	2.31 341	1.21 430	17.34 429	1.08 266	0.92 305	3.56 269	1.04 359	3.69 293	2.09 312	2.55 435	1.60 214	1.80 258	1.62 326	3.87 315	1.95 386	0.29 171	0.29 327	0.30 208	0.28 259	0.38 272	0.39 298

StereoDRNet	2.84 425	1.49 472	14.48 392	1.33 391	1.57 475	3.44 235	2.06 488	3.69 293	2.36 375	3.26 501	1.84 306	2.79 390	1.80 374	10.88 482	3.16 464	0.41 370	0.33 365	0.39 369	0.36 375	0.59 414	0.58 420

MLCV	1.87 260	0.91 362	8.59 310	1.10 281	0.57 159	3.59 275	0.53 78	3.70 298	2.20 338	2.80 471	2.25 403	2.00 294	1.42 271	4.13 323	1.86 374	0.30 211	0.20 135	0.32 250	0.21 99	0.33 208	0.36 262

iRaft-Stereo_5w	2.10 304	0.83 338	8.57 309	0.81 83	0.76 245	3.21 195	0.84 252	3.71 299	1.65 219	1.56 175	2.50 442	2.20 315	2.23 421	9.13 423	2.01 394	0.38 336	0.19 97	0.35 322	0.27 230	0.45 356	0.39 298

GANet	2.93 436	1.05 397	11.29 347	1.64 474	0.96 316	3.91 342	2.52 505	3.72 300	2.41 393	2.95 484	3.00 481	3.21 422	2.03 399	12.42 542	4.72 483	0.51 446	0.41 430	0.46 416	0.39 407	0.60 418	0.50 383

LSM	12.71 566	3.52 527	20.79 526	55.63 590	84.76 589	3.63 287	6.30 552	3.73 301	4.93 543	5.55 539	13.92 564	3.53 457	3.25 478	9.72 438	4.12 475	0.64 475	0.85 520	0.71 500	0.81 510	1.03 496	26.84 581

AE-Stereo	1.18 142	0.60 154	2.05 144	1.10 281	0.60 174	4.39 457	0.72 167	3.74 302	1.62 211	1.10 130	1.90 331	1.01 138	0.92 142	1.45 134	0.82 137	0.28 149	0.22 196	0.28 167	0.28 259	0.26 78	0.22 60

DMCA	1.72 240	0.74 289	6.63 287	1.14 300	0.96 316	3.98 371	0.90 297	3.75 303	2.76 448	2.83 474	1.58 206	2.35 330	1.18 219	1.58 156	1.98 391	0.40 355	0.27 305	0.42 394	0.26 204	0.36 257	0.38 291

TDLM	2.29 337	1.08 405	4.61 270	1.29 373	1.01 339	4.26 439	2.17 494	3.75 303	2.79 452	2.31 391	1.98 347	2.06 304	1.59 316	12.45 543	1.72 354	0.51 446	0.28 317	0.52 453	0.35 365	0.56 405	0.50 383

HHNet	2.48 381	0.71 266	20.52 517	0.64 16	0.64 189	4.07 389	0.93 320	3.76 305	1.56 179	2.15 335	4.92 520	0.98 133	3.37 482	1.66 178	1.79 366	0.32 251	0.20 135	0.31 230	0.27 230	0.36 257	0.42 328

delet	1.92 274	0.76 306	5.14 274	1.01 230	1.65 488	3.44 235	2.03 487	3.76 305	2.48 406	2.01 287	2.05 365	2.63 367	1.90 392	5.34 341	2.12 406	0.28 149	0.29 327	0.40 375	0.31 321	0.41 311	0.45 349

DDUNet	2.91 433	2.78 518	6.94 292	3.53 549	2.26 532	3.28 214	1.36 419	3.77 307	2.04 301	2.62 451	2.49 441	4.18 489	1.69 353	5.38 342	1.85 373	2.21 539	1.77 542	2.61 547	2.43 558	2.60 535	2.34 538

PSMNet-ADL	1.91 271	0.72 270	1.78 118	1.09 272	0.86 286	4.18 424	0.78 214	3.77 307	2.10 320	1.72 207	1.85 313	2.91 399	1.82 379	10.38 466	1.91 380	0.48 424	0.46 457	0.28 167	0.29 287	0.38 272	0.51 391

UNet	2.51 386	0.74 289	20.17 499	1.14 300	1.44 448	3.48 246	0.76 197	3.77 307	1.87 269	2.05 301	1.57 205	2.75 380	2.39 432	3.51 304	2.51 441	0.32 251	0.26 294	0.41 387	0.26 204	0.38 272	0.39 298

HGLStereo	2.03 294	0.74 289	7.50 299	1.23 348	1.56 471	3.62 282	0.95 330	3.78 310	1.89 275	2.03 296	2.20 395	3.12 416	2.14 411	5.68 351	2.04 396	0.37 319	0.31 350	0.32 250	0.29 287	0.40 287	0.45 349

TestStereo1	1.56 212	0.81 327	2.32 179	1.61 472	0.64 189	4.13 403	1.36 419	3.79 311	3.20 502	1.60 178	2.57 452	1.39 192	2.15 412	2.51 264	1.30 272	0.29 171	0.20 135	0.34 303	0.25 184	0.40 287	0.36 262

SA-5K	1.56 212	0.81 327	2.32 179	1.61 472	0.64 189	4.13 403	1.36 419	3.79 311	3.20 502	1.60 178	2.57 452	1.39 192	2.15 412	2.51 264	1.30 272	0.29 171	0.20 135	0.34 303	0.25 184	0.40 287	0.36 262

MMNet	2.02 293	0.81 327	10.76 341	1.12 292	1.23 398	3.53 260	0.89 292	3.79 311	2.08 309	2.15 335	1.76 268	2.15 312	2.12 408	3.69 311	2.32 424	0.31 230	0.29 327	0.34 303	0.27 230	0.38 272	0.42 328

YMNet	2.40 365	1.41 465	13.46 368	1.36 409	1.67 492	3.96 364	0.97 339	3.81 314	2.37 381	2.64 455	2.57 452	3.35 435	1.53 308	3.28 299	2.42 432	0.48 424	0.54 478	0.52 453	0.49 455	0.70 453	0.54 404

YMNet_1	2.40 365	1.41 465	13.46 368	1.36 409	1.67 492	3.96 364	0.97 339	3.81 314	2.37 381	2.64 455	2.57 452	3.35 435	1.53 308	3.28 299	2.42 432	0.48 424	0.54 478	0.52 453	0.49 455	0.70 453	0.54 404

acv_ft	1.55 208	0.64 202	3.29 237	1.14 300	2.01 520	2.93 165	0.97 339	3.81 314	2.08 309	2.22 364	1.88 320	3.10 413	1.66 346	1.33 109	2.22 417	0.29 171	0.26 294	0.30 208	0.26 204	0.39 282	0.27 136

otaku	4.58 515	8.93 551	19.95 488	3.11 544	2.67 535	3.91 342	2.57 508	3.82 317	2.25 347	2.22 364	9.72 548	4.08 483	2.35 430	8.57 410	2.13 409	3.51 551	1.65 540	2.15 541	1.17 530	3.69 545	3.15 551

CrosDoStereo	5.24 525	0.60 154	20.23 501	0.82 93	0.51 118	3.39 226	18.11 571	3.82 317	2.27 352	1.98 268	8.74 541	1.96 287	6.96 541	7.35 389	26.35 575	0.30 211	0.22 196	0.30 208	0.28 259	0.33 208	0.38 291

DeepStereo_LL	5.24 525	0.60 154	20.23 501	0.82 93	0.51 118	3.39 226	18.11 571	3.82 317	2.27 352	1.98 268	8.74 541	1.96 287	6.96 541	7.35 389	26.35 575	0.30 211	0.22 196	0.30 208	0.28 259	0.33 208	0.38 291

StereoDRNet-Refined	1.77 250	0.81 327	2.22 168	1.21 341	0.76 245	3.26 208	0.71 164	3.82 317	2.05 304	2.29 381	2.05 365	2.98 403	1.44 277	7.15 386	2.27 421	0.30 211	0.23 223	0.42 394	0.33 340	0.45 356	0.64 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SACVNet	2.46 376	1.14 418	9.47 323	1.44 434	1.18 377	4.06 384	1.49 444	3.84 321	2.24 344	2.62 451	1.89 326	2.57 360	1.28 235	11.35 504	1.64 344	0.50 440	0.39 416	0.48 427	0.41 425	0.55 399	0.75 465

GwcNet-RSSM	2.66 408	1.05 397	15.91 411	1.22 344	1.19 384	4.12 400	1.12 380	3.84 321	2.02 295	1.93 255	1.79 279	3.12 416	1.46 284	10.37 464	2.05 398	0.33 267	0.27 305	0.35 322	0.30 305	0.40 287	0.36 262

iResNet_ROB	1.89 265	1.02 390	8.60 311	1.39 423	0.98 327	3.72 298	0.66 142	3.84 321	2.65 434	1.88 237	2.05 365	1.98 291	1.27 233	4.52 328	1.67 348	0.30 211	0.20 135	0.28 167	0.18 47	0.31 163	0.40 318

CRFU-Net	2.49 383	0.78 315	10.36 335	2.30 528	1.08 356	3.91 342	1.41 433	3.85 324	1.65 219	2.15 335	1.76 268	3.34 434	7.95 549	5.56 348	1.48 307	0.47 419	0.35 383	0.30 208	0.28 259	0.37 267	0.43 337

AASNet	2.44 372	0.92 364	19.79 481	1.35 403	1.49 456	3.81 317	1.07 365	3.85 324	2.93 474	1.95 260	2.29 412	1.96 287	1.29 238	1.73 189	1.93 382	0.39 348	0.33 365	0.45 410	0.30 305	0.55 399	0.45 349

SHD	2.82 423	2.04 501	13.80 378	1.69 480	1.79 507	2.73 142	1.07 365	3.85 324	3.18 498	4.63 533	2.74 465	3.38 440	2.77 453	5.48 346	3.66 471	0.62 471	0.47 461	0.51 447	0.55 475	0.65 440	0.74 462

coex_refinement	2.10 304	0.85 346	3.67 256	1.31 383	1.13 367	3.21 195	0.85 261	3.86 327	2.31 364	2.51 430	1.92 334	3.49 452	1.69 353	11.08 495	2.13 409	0.37 319	0.25 281	0.27 138	0.31 321	0.41 311	0.37 276

GES	1.38 195	0.64 202	2.61 202	1.09 272	0.57 159	4.30 448	1.02 354	3.86 327	1.51 140	1.72 207	1.74 255	1.28 177	1.77 366	1.62 169	1.61 333	0.39 348	0.27 305	0.33 285	0.30 305	0.41 311	0.47 364

AANet_RVC	3.03 454	1.72 486	12.78 361	1.17 321	1.12 365	3.79 313	1.10 376	3.86 327	3.13 492	2.62 451	4.26 514	3.96 476	1.41 266	11.43 508	5.23 493	0.94 508	0.47 461	0.34 303	0.23 147	0.40 287	0.55 408

x	1.15 137	0.57 121	1.53 95	1.44 434	0.67 211	1.94 79	0.97 339	3.87 330	1.57 185	1.61 183	1.28 129	1.58 217	1.22 226	1.93 216	1.04 211	0.28 149	0.30 340	0.34 303	0.29 287	0.32 190	0.31 203

stereogan	3.09 459	0.93 368	16.43 417	1.37 419	1.66 491	3.70 294	1.67 466	3.87 330	3.15 496	3.04 488	2.70 464	5.04 522	2.79 454	9.96 449	1.78 365	0.63 472	0.49 472	0.69 497	0.47 446	0.83 482	0.68 446

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 392	1.04 396	16.73 422	1.53 455	2.00 519	3.96 364	0.87 283	3.87 330	2.31 364	2.54 434	1.67 234	2.85 393	1.63 339	5.55 347	1.62 338	0.46 410	0.33 365	0.38 365	0.38 400	0.53 394	0.62 431
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UGAM-zero	2.79 421	0.57 121	20.87 530	0.98 210	0.77 251	2.08 93	0.35 19	3.88 333	1.51 140	2.05 301	1.64 225	5.07 523	3.42 487	9.83 442	1.24 255	0.28 149	0.21 167	0.27 138	0.29 287	0.29 121	0.28 155

ADCRef	3.30 474	1.23 440	14.90 398	1.17 321	1.41 445	3.95 359	1.64 461	3.88 333	2.36 375	3.05 490	2.21 397	2.40 335	2.81 456	5.04 335	16.63 551	0.46 410	0.34 377	0.63 488	0.62 489	0.54 397	0.67 443

NCC-stereo	3.16 468	1.28 445	18.31 449	1.25 352	1.75 502	4.06 384	1.40 430	3.89 335	2.22 340	2.72 464	2.55 448	3.49 452	2.65 448	9.91 446	2.99 460	1.29 528	0.65 502	0.64 491	0.86 512	0.65 440	0.71 453

Abc-Net	3.16 468	1.28 445	18.31 449	1.25 352	1.75 502	4.06 384	1.40 430	3.89 335	2.22 340	2.72 464	2.55 448	3.49 452	2.65 448	9.91 446	2.99 460	1.29 528	0.65 502	0.64 491	0.86 512	0.65 440	0.71 453
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	2.95 437	2.51 510	15.49 409	1.54 457	1.30 411	3.51 256	0.86 264	3.89 335	2.48 406	3.64 511	3.12 490	3.04 408	2.30 425	5.70 352	6.67 499	0.55 459	0.35 383	0.37 349	0.39 407	0.70 453	0.60 425

PA-Net	3.09 459	1.24 441	18.84 457	1.38 421	1.19 384	3.42 233	1.75 469	3.89 335	3.27 511	1.88 237	2.10 374	3.03 407	1.88 390	11.60 514	2.88 458	0.40 355	0.54 478	0.44 403	0.62 489	0.52 388	1.02 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	4.91 522	1.40 463	16.46 418	1.47 443	1.72 500	3.46 240	1.96 482	3.89 335	3.61 522	2.90 476	24.61 574	4.81 514	4.49 510	13.57 555	4.87 487	1.33 531	1.29 534	1.70 536	1.68 539	1.41 524	1.66 522
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
w-ln-seven	2.86 426	3.06 521	14.02 382	1.27 367	1.32 419	4.10 397	1.59 455	3.90 340	2.59 427	3.03 487	2.27 405	3.42 442	2.25 422	6.70 376	4.81 486	0.39 348	0.34 377	0.48 427	0.40 418	0.74 467	0.55 408

mmm	1.27 178	0.58 134	2.20 163	1.41 427	0.68 216	2.39 115	0.85 261	3.90 340	1.63 214	2.20 353	1.84 306	1.28 177	1.50 295	1.91 215	0.89 166	0.31 230	0.27 305	0.45 410	0.37 387	0.38 272	0.34 242

RAFT+CT+SA	1.62 225	0.72 270	7.42 296	0.97 204	1.42 447	4.04 381	0.94 326	3.90 340	1.61 208	1.61 183	1.63 223	1.33 184	1.18 219	2.73 288	1.10 222	0.27 112	0.19 97	0.31 230	0.34 349	0.33 208	0.33 230

Nwc_Net	2.88 432	1.16 422	18.30 448	1.35 403	1.68 495	3.52 259	1.18 392	3.90 340	2.06 306	2.52 432	2.82 475	3.82 470	2.34 429	6.78 381	2.55 446	0.86 505	0.40 421	0.59 475	0.67 493	0.57 410	0.55 408

AnyNet_C32	4.17 507	5.75 539	12.62 360	1.60 469	1.54 464	5.51 540	4.09 547	3.90 340	3.23 505	4.22 529	3.03 483	3.10 413	3.41 484	8.01 403	18.85 563	0.53 455	0.58 490	0.53 458	0.74 501	1.19 516	0.97 492

MyStereo04	2.29 337	0.80 323	18.77 456	1.00 224	1.04 345	3.95 359	0.95 330	3.91 345	2.54 420	1.99 273	1.27 128	2.31 326	1.65 344	2.02 225	1.77 363	0.24 61	0.24 257	0.34 303	0.26 204	0.41 311	0.37 276

MSKI-zero shot	2.22 319	0.64 202	20.09 496	0.96 197	0.56 147	4.04 381	0.70 162	3.91 345	1.50 133	1.92 251	2.28 409	1.92 278	0.71 70	2.93 292	0.67 75	0.26 97	0.23 223	0.26 110	0.21 99	0.28 107	0.26 120

test_5	1.87 260	0.75 301	10.23 334	1.14 300	1.40 438	3.85 332	1.27 408	3.91 345	1.93 281	1.69 198	1.78 276	1.67 227	1.79 369	2.99 295	1.17 237	0.30 211	0.18 67	0.35 322	0.33 340	0.34 226	0.33 230

Syn2CoEx	3.08 458	2.55 515	19.88 485	1.34 398	1.18 377	2.43 118	1.65 464	3.91 345	2.40 391	2.39 413	2.27 405	2.90 396	3.17 475	9.57 436	2.54 445	0.50 440	0.45 448	0.53 458	0.39 407	0.74 467	0.72 460

CVANet_RVC	2.55 396	1.10 409	9.13 321	1.46 440	1.15 370	3.96 364	1.53 447	3.91 345	2.50 411	3.04 488	2.04 359	2.60 363	1.72 359	12.46 544	1.50 311	0.49 436	0.30 340	0.51 447	0.41 425	0.63 429	0.50 383

z-mn7	3.36 479	9.42 557	14.16 386	1.28 369	1.22 397	3.78 309	1.43 437	3.92 350	3.35 514	2.85 475	3.36 499	3.06 412	1.97 397	9.66 437	5.16 490	0.42 381	0.35 383	0.43 398	0.33 340	0.63 429	0.48 369

Ntro	4.21 508	8.94 552	19.89 486	3.22 545	2.96 542	4.15 407	1.89 479	3.92 350	2.36 375	1.77 215	2.14 384	3.35 435	2.17 417	9.48 432	2.24 418	3.52 552	1.76 541	2.13 540	1.31 534	3.83 548	3.09 549

w-ln-seven-2	2.73 419	2.13 503	12.47 359	1.18 327	1.01 339	3.54 264	1.58 454	3.93 352	3.26 507	2.43 419	2.02 354	2.63 367	2.28 424	7.93 401	5.45 495	0.40 355	0.40 421	0.44 403	0.34 349	0.62 427	0.47 364

ADCP+	3.74 492	1.96 497	16.90 425	1.09 272	1.55 468	4.35 452	3.65 541	3.93 352	2.98 480	2.22 364	1.66 233	3.95 474	4.83 514	3.41 302	18.87 564	0.38 336	0.41 430	0.63 488	0.53 472	0.64 437	0.81 476

ADCPNet	3.89 496	1.63 479	20.25 505	1.28 369	1.27 407	6.43 546	2.65 511	3.93 352	2.70 440	2.78 469	2.20 395	4.28 495	6.16 533	5.56 348	10.27 525	0.65 478	1.18 529	0.71 500	1.70 541	0.84 483	1.37 514

MSMD_ROB	5.61 531	1.08 405	16.68 421	1.21 341	0.83 273	10.14 558	2.07 490	3.93 352	6.22 552	10.37 566	8.03 535	22.22 570	9.45 555	11.66 522	4.52 479	0.66 480	0.58 490	0.66 494	0.68 496	0.65 440	0.63 435

ADLNet2	3.15 466	0.92 364	20.06 492	1.20 335	1.79 507	3.83 319	1.48 440	3.94 356	3.59 521	2.19 350	2.47 439	4.65 512	1.93 395	10.69 475	1.96 389	0.39 348	0.37 401	0.28 167	0.30 305	0.48 374	0.43 337

FADNet	2.49 383	1.76 489	13.17 363	1.17 321	0.95 315	3.27 210	0.88 287	3.94 356	2.27 352	1.40 158	1.29 131	2.51 355	2.06 403	9.93 448	1.94 384	0.43 387	0.45 448	0.40 375	0.43 434	1.06 499	0.53 398

CFNet_pseudo	2.12 308	0.67 233	15.14 405	0.85 125	0.74 239	3.95 359	0.64 130	3.95 358	1.78 254	1.90 244	1.79 279	3.27 428	1.62 326	2.51 264	1.16 234	0.31 230	0.36 388	0.53 458	0.27 230	0.63 429	0.44 343

ADLNet	2.29 337	0.83 338	3.62 254	1.35 403	1.60 477	3.67 290	1.24 406	3.95 358	2.98 480	2.58 443	2.29 412	4.01 479	1.79 369	11.23 501	2.09 404	0.37 319	0.38 407	0.36 337	0.34 349	0.45 356	0.71 453

FENet	2.25 325	0.50 59	20.29 508	1.35 403	0.67 211	4.01 375	0.60 108	3.95 358	1.99 288	1.96 264	1.11 89	2.43 343	1.43 274	1.60 163	1.39 285	0.32 251	0.22 196	0.33 285	0.26 204	0.29 121	0.39 298

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 463	1.43 467	9.93 328	2.50 533	1.62 480	4.29 446	1.68 468	3.95 358	2.43 397	1.66 194	1.91 332	3.04 408	1.41 266	13.26 550	1.58 326	3.82 557	1.59 538	1.12 527	0.46 443	2.21 533	2.74 548

ccs_rob	2.13 310	0.67 233	15.11 404	0.84 113	0.75 241	3.96 364	0.65 139	3.95 358	1.78 254	1.88 237	1.79 279	3.26 427	1.64 342	2.51 264	1.16 234	0.31 230	0.36 388	0.54 465	0.27 230	0.65 440	0.45 349

TCMNet	2.98 446	1.30 447	18.26 446	1.47 443	2.09 525	3.84 324	1.08 370	3.96 363	2.39 390	2.53 433	2.29 412	2.43 343	1.75 363	10.09 456	2.39 427	0.52 452	0.45 448	0.61 483	0.50 461	0.80 478	0.78 471

Wz-Net-SNSev	2.98 446	4.36 531	15.98 412	1.57 465	1.19 384	3.28 214	1.80 473	3.96 363	2.40 391	2.32 395	2.28 409	3.48 446	2.05 402	7.84 400	3.82 473	0.47 419	0.39 416	0.53 458	0.49 455	0.71 462	0.60 425

Any-RAFT	1.40 196	0.53 83	2.78 216	1.09 272	0.64 189	4.41 463	0.81 240	3.97 365	2.78 450	1.99 273	1.34 144	2.36 332	1.56 315	1.56 153	0.75 112	0.27 112	0.20 135	0.25 81	0.18 47	0.25 61	0.28 155

ADCL	4.35 510	1.63 479	14.21 388	1.29 373	1.26 405	5.56 541	11.16 561	3.97 365	3.37 515	6.07 543	4.67 517	4.30 496	5.72 526	5.08 337	14.51 541	0.50 440	0.48 467	0.89 517	0.77 505	0.78 474	0.76 467

ACVNet-DCA	1.85 258	0.74 289	13.77 374	1.78 492	0.36 14	4.48 471	0.74 184	3.98 367	1.53 156	1.01 119	1.81 294	0.72 77	1.62 326	2.13 233	0.64 58	0.29 171	0.17 39	0.32 250	0.21 99	0.33 208	0.32 214

1test111	1.99 288	0.74 289	13.77 374	1.78 492	0.36 14	4.48 471	0.74 184	3.98 367	1.53 156	1.01 119	1.81 294	0.72 77	1.62 326	4.66 330	0.98 201	0.29 171	0.17 39	0.32 250	0.21 99	0.33 208	0.32 214

qqq	1.30 184	0.57 121	1.67 108	1.15 313	0.51 118	2.18 98	0.91 305	3.98 367	1.53 156	1.50 169	1.24 114	1.79 255	1.34 247	4.66 330	0.98 201	0.28 149	0.31 350	0.33 285	0.33 340	0.33 208	0.32 214

edge stereo	3.37 480	1.01 389	21.99 557	1.28 369	1.37 431	2.67 140	1.39 428	3.98 367	2.87 467	2.93 479	3.27 497	4.35 497	2.43 435	11.62 516	2.39 427	0.60 467	0.63 500	0.79 510	0.55 475	0.68 450	0.67 443

CroCo-Stereo	0.98 103	0.87 352	3.44 243	0.87 136	0.53 135	0.49 2	0.50 64	3.99 371	1.49 128	0.81 85	1.25 121	1.00 137	0.75 84	1.10 49	1.09 221	0.24 61	0.21 167	0.24 58	0.19 68	0.35 244	0.27 136
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
HSM	2.35 357	0.81 327	2.21 165	1.14 300	1.55 468	3.44 235	1.03 356	3.99 371	2.25 347	2.29 381	2.11 378	8.04 544	3.05 469	11.60 514	1.71 352	0.33 267	0.22 196	0.28 167	0.23 147	0.32 190	0.35 256

test_sample1	1.62 225	0.55 100	1.88 125	1.44 434	0.79 255	2.27 105	0.64 130	4.00 373	1.82 259	1.87 234	1.35 147	1.57 215	1.62 326	9.55 435	1.24 255	0.30 211	0.27 305	0.31 230	0.28 259	0.32 190	0.32 214

BEATNet_4x	1.92 274	1.36 458	8.75 314	1.20 335	0.56 147	3.46 240	1.03 356	4.00 373	2.43 397	2.25 374	1.70 244	2.10 309	1.59 316	2.57 275	3.05 463	0.37 319	0.22 196	0.47 419	0.29 287	0.60 418	0.40 318

MyStereo05	2.37 363	0.72 270	19.94 487	1.02 240	0.99 330	4.26 439	0.86 264	4.01 375	2.62 429	2.14 327	1.26 122	2.28 319	1.63 339	2.07 226	1.68 349	0.24 61	0.23 223	0.34 303	0.26 204	0.42 330	0.36 262

ssnet_v2	2.04 296	0.88 354	7.87 300	1.20 335	0.87 291	3.86 334	1.64 461	4.01 375	2.60 428	2.61 449	1.96 339	3.79 468	1.71 357	2.20 244	2.96 459	0.41 370	0.35 383	0.42 394	0.37 387	0.55 399	0.52 396

test-1	1.23 157	0.65 212	1.88 125	0.96 197	0.52 127	3.84 324	0.62 125	4.01 375	1.47 112	1.93 255	1.78 276	1.83 267	0.92 142	1.19 79	1.28 268	0.26 97	0.29 327	0.31 230	0.24 172	0.29 121	0.36 262

DN-CSS_ROB	1.91 271	1.55 476	11.13 346	1.82 499	0.88 294	3.99 372	0.61 112	4.01 375	1.67 223	1.64 189	1.89 326	1.39 192	1.06 184	3.23 297	1.50 311	0.31 230	0.19 97	0.44 403	0.29 287	0.37 267	0.31 203

UPFNet	1.81 255	0.63 190	6.71 288	1.25 352	1.44 448	3.50 253	1.35 417	4.02 379	1.85 267	2.40 415	1.52 187	2.41 337	1.40 261	3.62 308	1.88 376	0.34 279	0.33 365	0.37 349	0.31 321	0.41 311	0.39 298

ACVNet-4b	6.73 543	13.67 572	21.87 556	3.54 550	3.07 544	4.19 428	2.25 496	4.03 380	3.65 523	1.64 189	3.98 512	5.88 534	2.89 458	10.01 452	16.98 553	23.29 584	2.24 550	2.53 544	1.78 544	3.87 549	3.21 554

Wz-Net-MNSev	2.71 418	2.54 514	13.91 381	1.52 453	1.37 431	3.28 214	2.47 502	4.03 380	2.32 368	2.57 439	2.07 370	2.29 324	3.01 464	7.55 394	2.74 453	0.38 336	0.36 388	0.36 337	0.37 387	0.57 410	0.47 364

RYNet	2.97 444	0.93 368	15.09 403	1.12 292	1.38 434	3.66 289	1.42 435	4.03 380	2.29 359	2.10 313	1.70 244	3.79 468	2.16 415	13.64 557	3.02 462	0.37 319	0.41 430	0.48 427	0.34 349	0.81 479	0.75 465

WCMA_ROB	5.12 523	0.90 357	21.33 544	1.50 450	1.33 423	4.09 391	3.49 534	4.03 380	4.59 538	6.57 548	10.95 553	12.92 555	8.41 553	9.86 444	8.78 519	0.75 493	0.58 490	0.51 447	0.50 461	0.68 450	0.57 415

GASNet	3.24 471	5.55 538	20.58 521	1.56 464	1.25 403	2.32 109	1.12 380	4.04 384	2.67 437	1.88 237	2.10 374	3.00 405	2.16 415	10.59 470	2.43 434	0.65 478	0.37 401	0.61 483	0.45 441	0.87 484	0.58 420

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 369	1.47 470	14.14 385	1.30 380	1.35 426	3.51 256	1.64 461	4.04 384	2.10 320	2.46 422	1.88 320	2.28 319	2.51 441	4.73 333	3.17 465	0.38 336	0.19 97	0.35 322	0.20 85	0.40 287	0.36 262

RGC	3.10 461	1.45 469	14.90 398	1.46 440	1.79 507	3.33 220	1.39 428	4.04 384	2.26 350	2.77 468	3.26 496	4.00 478	2.71 451	11.63 521	2.62 450	0.82 501	0.46 457	0.79 510	0.79 509	0.71 462	0.78 471

CFNet	2.34 352	1.10 409	8.96 315	1.34 398	1.24 400	4.09 391	0.73 172	4.04 384	2.77 449	1.62 185	1.87 319	2.27 318	1.45 281	11.41 506	1.82 369	0.31 230	0.24 257	0.43 398	0.36 375	0.43 340	0.33 230

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 357	0.99 385	19.62 476	1.09 272	0.96 316	1.51 53	0.44 47	4.05 388	1.64 215	1.31 144	1.67 234	4.93 516	2.45 437	2.52 269	1.40 286	0.30 211	0.20 135	0.31 230	0.50 461	0.57 410	0.60 425

test_sample2	1.75 247	0.56 111	2.25 171	1.41 427	0.80 257	2.91 158	0.86 264	4.05 388	2.04 301	1.91 249	1.39 157	1.57 215	1.55 313	10.65 473	1.06 213	0.32 251	0.28 317	0.32 250	0.30 305	0.36 257	0.33 230

MFN_U_SF_RVC	3.81 494	10.78 563	15.01 401	1.84 501	1.39 436	3.73 302	1.63 459	4.05 388	3.26 507	2.91 477	2.38 433	4.36 499	3.65 492	8.43 408	4.91 488	1.11 517	1.04 524	0.99 520	1.31 534	1.58 525	1.75 527

RP	2.79 421	1.20 429	10.36 335	1.54 457	1.93 516	3.44 235	1.97 483	4.05 388	2.34 370	2.66 460	2.79 470	3.98 477	2.58 445	10.21 459	2.61 448	0.95 509	0.47 461	0.71 500	0.57 480	0.71 462	0.68 446

AIO-test2	1.61 223	1.30 447	3.40 242	1.16 319	1.31 413	3.18 193	0.74 184	4.06 392	1.52 149	1.72 207	2.21 397	0.78 89	0.74 81	3.64 310	0.95 196	3.64 553	0.26 294	0.35 322	0.42 431	0.37 267	0.33 230

ADCMid	3.96 500	3.27 524	15.48 408	1.26 359	1.40 438	4.66 507	2.28 497	4.06 392	3.54 520	3.94 518	3.02 482	3.85 471	3.67 493	4.03 321	18.65 562	0.68 486	0.61 497	1.09 526	1.18 531	1.38 522	1.08 499

STTRV1_RVC	3.52 483	1.03 395	20.87 530	1.47 443	1.47 453	3.23 199	1.55 451	4.06 392	3.22 504	1.95 260	3.50 504	2.63 367	2.07 405	11.96 536	2.21 416	1.86 535	4.03 569	0.81 513	0.73 500	1.06 499	0.70 452

Consistency-Raft	2.86 426	1.66 483	19.61 475	1.40 426	1.75 502	3.84 324	1.32 413	4.07 395	2.25 347	1.78 217	2.67 461	1.82 264	4.41 508	1.94 218	2.06 399	0.83 503	0.94 523	1.03 521	1.12 527	1.70 529	1.09 500

ccnet	2.66 408	0.97 383	8.01 304	1.54 457	1.24 400	3.75 304	2.18 495	4.07 395	2.41 393	2.66 460	3.25 495	2.87 395	2.31 428	9.89 445	3.50 468	0.78 495	0.75 516	0.71 500	0.67 493	0.76 471	0.81 476

HITNet	2.07 301	0.82 334	14.77 394	1.34 398	0.56 147	3.47 243	0.80 231	4.07 395	2.35 372	2.16 340	1.61 218	1.64 224	1.44 277	2.09 231	2.56 447	0.26 97	0.18 67	0.41 387	0.26 204	0.45 356	0.25 96
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
XPNet_ROB	2.27 329	1.11 412	4.10 261	1.36 409	0.97 320	3.94 354	1.63 459	4.07 395	2.14 327	2.82 473	2.00 352	2.32 327	1.73 362	10.81 480	3.39 467	0.51 446	0.47 461	0.48 427	0.40 418	0.51 384	0.56 411

EGLCR-Stereo	1.06 122	0.51 65	1.56 101	1.02 240	0.39 42	4.27 444	0.42 38	4.08 399	1.48 120	0.90 103	0.68 18	1.09 146	0.66 60	1.81 201	0.62 52	0.27 112	0.19 97	0.29 188	0.23 147	0.37 267	0.25 96

FADNet-RVC-Resample	2.83 424	2.02 500	21.07 536	1.12 292	0.91 304	3.53 260	1.37 424	4.08 399	2.09 312	1.68 197	1.33 139	2.03 298	1.51 299	9.54 433	1.69 350	0.38 336	0.37 401	0.42 394	0.44 437	0.56 405	0.56 411

testlalala_base	1.62 225	0.74 289	1.63 105	1.19 330	1.40 438	2.63 139	0.84 252	4.09 401	1.31 74	1.22 139	1.42 164	1.21 170	0.85 121	1.16 66	0.73 104	3.92 559	2.10 546	0.27 138	0.18 47	4.49 556	1.11 502

DAS	2.31 341	0.67 233	4.79 271	1.14 300	1.64 484	2.93 165	2.13 492	4.09 401	2.74 444	4.17 525	2.52 445	2.46 350	1.79 369	11.55 513	1.63 341	0.37 319	0.22 196	0.39 369	0.25 184	0.41 311	0.34 242

SepStereo	2.15 312	0.67 233	4.79 271	1.14 300	1.64 484	2.93 165	2.13 492	4.09 401	2.74 444	4.17 525	2.52 445	2.46 350	1.79 369	8.36 405	1.63 341	0.37 319	0.22 196	0.39 369	0.25 184	0.41 311	0.34 242

SFCPSM	2.18 316	0.63 190	17.03 427	0.88 141	0.98 327	3.74 303	1.28 410	4.09 401	2.16 331	1.85 227	1.83 301	1.65 225	1.39 257	2.50 261	1.50 311	0.33 267	0.27 305	0.39 369	0.36 375	0.34 226	0.37 276

AF-Net	2.87 430	1.30 447	16.24 414	1.33 391	1.75 502	3.26 208	1.59 455	4.09 401	2.43 397	2.69 462	2.94 478	4.51 503	3.20 476	5.84 355	2.75 454	0.76 494	0.36 388	0.72 504	0.49 455	0.70 453	0.56 411

R-Stereo Train	1.20 149	0.58 134	1.81 120	0.99 216	0.67 211	3.78 309	0.90 297	4.09 401	1.51 140	2.16 340	1.71 248	1.13 152	0.94 147	1.40 120	0.91 177	0.30 211	0.24 257	0.26 110	0.21 99	0.26 78	0.25 96

AnyNet_C01	4.37 511	7.80 544	16.40 416	1.98 513	1.40 438	6.37 545	6.47 553	4.09 401	5.03 544	4.06 523	3.78 508	4.16 488	3.31 480	6.62 373	10.00 523	0.61 469	0.67 506	0.63 488	0.67 493	2.01 530	1.31 510

RAFT-Stereo	1.20 149	0.58 134	1.81 120	0.99 216	0.67 211	3.78 309	0.90 297	4.09 401	1.51 140	2.16 340	1.71 248	1.13 152	0.94 147	1.40 120	0.91 177	0.30 211	0.24 257	0.26 110	0.21 99	0.26 78	0.25 96
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
psmg	1.47 206	0.59 142	1.94 131	0.92 169	0.85 281	4.30 448	1.42 435	4.10 409	1.88 271	2.64 455	2.09 373	2.60 363	1.31 242	1.60 163	1.21 247	0.34 279	0.27 305	0.33 285	0.34 349	0.36 257	0.34 242

zh-mn7	3.15 466	9.61 559	12.45 358	1.26 359	0.99 330	2.91 158	1.32 413	4.12 410	2.74 444	3.33 504	3.07 485	2.84 392	1.89 391	8.91 417	4.69 482	0.49 436	0.40 421	0.38 365	0.38 400	0.56 405	0.63 435

WZ-Net	3.62 486	4.87 533	16.77 424	1.43 431	1.40 438	3.75 304	2.29 498	4.12 410	2.50 411	2.74 466	2.19 393	4.06 482	5.29 521	10.19 458	7.36 510	0.54 457	0.37 401	0.47 419	0.49 455	0.77 472	0.73 461

RCA-Stereo	1.21 152	0.52 71	1.58 103	0.90 155	0.46 87	4.68 510	0.79 221	4.13 412	1.74 247	1.92 251	1.80 282	0.94 131	1.48 288	1.14 59	0.70 93	0.27 112	0.18 67	0.25 81	0.19 68	0.25 61	0.23 71

GEStereo_RVC	1.91 271	0.80 323	6.57 286	1.20 335	1.06 350	4.02 377	1.43 437	4.13 412	1.89 275	2.03 296	1.80 282	2.34 328	1.86 386	4.94 334	1.77 363	0.48 424	0.38 407	0.32 250	0.28 259	0.42 330	0.50 383

DGSMNet	7.55 550	1.62 477	17.42 434	1.92 507	12.73 569	7.45 553	42.99 585	4.13 412	2.07 308	2.10 313	3.16 493	3.42 442	1.70 355	9.24 427	2.30 422	3.70 556	10.89 579	11.80 581	5.54 571	4.24 551	2.66 543

FADNet-RVC	2.51 386	2.27 506	14.03 383	1.09 272	0.81 260	3.54 264	1.10 376	4.13 412	2.48 406	1.39 156	1.22 109	1.85 273	1.77 366	9.78 441	2.06 399	0.38 336	0.37 401	0.40 375	0.40 418	0.67 447	0.48 369

NVstereo2D	2.54 392	0.90 357	11.10 345	1.32 386	1.47 453	3.58 274	1.38 426	4.13 412	2.45 402	1.90 244	1.71 248	2.86 394	1.76 364	10.86 481	1.66 347	0.60 467	0.43 438	0.53 458	0.41 425	0.78 474	0.94 490

DRN-Test	3.03 454	0.99 385	18.18 444	1.35 403	1.60 477	3.59 275	1.48 440	4.13 412	2.45 402	3.47 510	1.92 334	2.58 362	2.53 442	10.88 482	2.80 456	0.39 348	0.36 388	0.44 403	0.41 425	0.55 399	0.57 415

CoDeX	2.40 365	0.78 315	13.21 364	1.00 224	1.18 377	3.24 203	1.32 413	4.14 418	2.41 393	1.74 211	1.84 306	2.05 302	1.47 286	10.03 453	1.60 330	0.34 279	0.28 317	0.32 250	0.27 230	0.32 190	0.39 298

iinet-f	2.26 327	1.18 425	13.71 372	1.14 300	1.11 364	3.77 307	1.10 376	4.14 418	2.17 333	2.06 306	1.76 268	2.99 404	2.99 462	2.50 261	2.49 439	0.35 299	0.39 416	0.27 138	0.28 259	0.45 356	0.39 298

iResNetv2_ROB	2.65 406	5.00 534	19.28 469	2.06 517	1.09 360	3.83 319	1.13 383	4.14 418	2.09 312	1.85 227	2.03 356	2.01 297	1.51 299	3.58 306	1.58 326	0.34 279	0.21 167	0.32 250	0.21 99	0.44 348	0.29 165

iResNet	2.52 389	0.94 374	21.17 541	1.84 501	0.72 229	3.75 304	0.81 240	4.14 418	2.55 422	2.33 401	2.03 356	1.35 187	1.44 277	3.27 298	2.16 413	0.35 299	0.23 223	0.28 167	0.22 132	0.44 348	0.45 349

zh-sn7	3.81 494	11.43 566	15.78 410	1.25 352	1.15 370	3.68 293	2.58 509	4.15 422	2.42 396	2.61 449	3.10 489	3.38 440	3.03 468	11.43 508	6.88 505	0.45 403	0.48 467	0.45 410	0.43 434	0.72 465	0.71 453

GANetREF_RVC	3.20 470	1.93 495	18.84 457	1.51 452	0.80 257	4.12 400	1.82 475	4.16 423	2.91 470	1.87 234	1.74 255	2.48 352	1.84 381	13.18 549	1.74 359	0.80 498	0.57 485	0.79 510	0.74 501	1.20 517	0.86 482
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
RainbowNet	4.56 513	8.28 545	20.07 494	3.64 553	3.23 550	4.15 407	2.99 522	4.18 424	3.03 485	2.20 353	2.65 459	4.26 494	2.90 459	9.77 439	2.12 406	3.88 558	2.27 551	2.71 551	1.72 543	3.78 547	3.31 556

SuperB	4.79 519	4.41 532	21.08 537	1.45 438	1.08 356	3.91 342	3.08 526	4.18 424	3.01 483	2.50 427	2.10 374	2.75 380	3.49 490	8.80 414	19.60 566	0.44 394	0.33 365	0.53 458	0.39 407	12.01 577	0.64 439

DispFullNet	4.64 516	3.48 526	23.95 570	3.99 555	3.03 543	3.35 222	1.06 363	4.18 424	2.80 456	6.33 547	2.94 478	4.04 481	7.81 548	3.92 319	5.16 490	2.75 541	1.61 539	3.10 556	2.68 563	3.32 540	3.31 556

AIO-test1	2.18 316	0.66 223	18.95 460	0.89 146	1.48 455	3.40 229	0.97 339	4.19 427	1.68 225	0.86 98	1.35 147	0.99 134	0.75 84	4.47 327	1.27 264	0.23 47	0.23 223	0.28 167	0.33 340	0.31 163	0.35 256

z-ln-s-r	2.67 410	1.16 422	12.43 357	1.34 398	1.26 405	3.70 294	1.21 402	4.20 428	2.38 386	2.04 299	1.92 334	2.43 343	1.60 322	10.58 469	5.19 492	0.29 171	0.20 135	0.32 250	0.24 172	0.51 384	0.38 291

testlalala2	2.31 341	0.63 190	20.54 518	2.56 535	2.87 540	3.79 313	0.76 197	4.20 428	1.48 120	1.42 162	1.43 166	2.45 348	0.80 112	1.03 38	0.68 78	0.27 112	0.25 281	0.24 58	0.21 99	0.33 208	0.28 155

ACVNet_1	6.04 538	13.97 574	21.36 546	3.58 551	3.14 547	4.73 523	2.48 503	4.20 428	3.17 497	2.98 485	2.83 476	23.31 571	4.34 507	11.06 492	2.45 436	3.68 554	2.33 553	2.60 546	1.79 545	3.69 545	3.19 553

IPLGR_C	2.28 334	1.31 451	19.46 472	0.92 169	1.32 419	3.93 349	0.89 292	4.20 428	1.82 259	2.30 385	2.63 458	1.16 156	1.07 186	1.41 125	1.29 271	0.37 319	0.23 223	0.27 138	0.22 132	0.31 163	0.45 349

DeepPrunerF	3.70 489	1.72 486	14.87 396	1.33 391	1.74 501	3.70 294	1.55 451	4.20 428	14.00 565	2.02 292	1.77 273	2.74 378	2.30 425	10.88 482	6.88 505	0.68 486	0.60 495	0.78 509	0.78 508	0.81 479	0.71 453

AdaStereo	1.45 202	0.83 338	2.34 184	1.28 369	0.81 260	3.21 195	1.14 385	4.20 428	2.46 405	2.05 301	1.77 273	2.48 352	1.18 219	1.71 187	1.44 295	0.43 387	0.25 281	0.43 398	0.28 259	0.44 348	0.34 242
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.
ACRE	2.27 329	1.11 412	19.45 471	0.91 163	1.30 411	3.94 354	0.87 283	4.21 434	1.80 257	2.28 379	2.62 456	1.17 157	1.04 172	1.52 149	1.30 272	0.37 319	0.23 223	0.27 138	0.22 132	0.31 163	0.46 359

S-Stereo	3.48 482	0.91 362	22.06 560	1.36 409	1.50 458	3.55 267	2.53 506	4.21 434	2.81 462	2.37 408	3.81 509	3.75 466	1.84 381	11.90 534	2.51 441	0.63 472	0.71 512	0.48 427	0.76 503	0.67 447	1.19 506

ADCS	4.22 509	5.33 535	16.32 415	1.64 474	1.31 413	3.91 342	3.64 540	4.21 434	2.89 468	5.11 537	2.81 474	4.46 501	3.06 471	5.21 339	19.50 565	0.63 472	0.64 501	0.69 497	0.69 498	1.12 507	1.26 507

ffm	1.72 240	0.60 154	5.21 277	1.14 300	0.99 330	3.62 282	0.86 264	4.22 437	3.37 515	2.20 353	2.30 417	3.48 446	1.62 326	2.21 246	0.65 65	0.29 171	0.16 26	0.48 427	0.37 387	0.30 144	0.29 165

ff1	2.96 440	0.60 154	5.21 277	1.14 300	0.99 330	3.62 282	0.86 264	4.22 437	3.37 515	2.20 353	2.30 417	3.48 446	1.62 326	11.62 516	16.09 546	0.29 171	0.16 26	0.48 427	0.37 387	0.30 144	0.29 165

tt1	1.79 252	0.73 281	10.41 337	1.75 489	0.36 14	4.55 489	0.79 221	4.22 437	3.37 515	1.08 128	1.80 282	0.74 85	1.48 288	2.21 246	0.65 65	0.29 171	0.16 26	0.31 230	0.22 132	0.30 144	0.29 165

s12784h	1.31 188	0.45 21	2.41 190	0.71 44	0.35 12	4.42 465	0.50 64	4.22 437	2.73 443	2.01 287	2.48 440	0.91 122	0.96 150	2.01 224	0.70 93	0.29 171	0.18 67	0.24 58	0.16 12	0.27 90	0.18 3

xx1	2.03 294	0.74 289	13.77 374	1.78 492	0.36 14	4.48 471	0.74 184	4.23 441	3.95 531	1.01 119	1.81 294	1.79 255	1.34 247	2.13 233	0.64 58	0.29 171	0.17 39	0.33 285	0.33 340	0.33 208	0.32 214

cc1	1.98 285	0.74 289	13.77 374	1.78 492	0.36 14	4.48 471	0.74 184	4.23 441	3.95 531	1.01 119	1.81 294	0.72 77	1.62 326	2.13 233	0.64 58	0.29 171	0.17 39	0.32 250	0.21 99	0.31 163	0.29 165

fff	1.74 243	0.70 254	9.08 316	0.81 83	0.36 14	4.15 407	0.57 92	4.23 441	2.09 312	2.30 385	1.80 282	1.19 165	3.02 465	1.44 130	1.46 299	0.29 171	0.23 223	0.23 28	0.18 47	0.24 47	0.42 328

CIPLG	2.27 329	1.18 425	19.24 464	0.92 169	1.34 425	3.95 359	0.89 292	4.23 441	1.82 259	2.31 391	2.67 461	1.17 157	1.06 184	1.53 151	1.32 275	0.37 319	0.23 223	0.27 138	0.22 132	0.31 163	0.45 349

csc	1.74 243	0.70 254	9.08 316	0.81 83	0.36 14	4.15 407	0.57 92	4.23 441	2.09 312	2.30 385	1.80 282	1.19 165	3.02 465	1.44 130	1.46 299	0.29 171	0.23 223	0.23 28	0.18 47	0.24 47	0.42 328

cscssc	1.74 243	0.70 254	9.08 316	0.81 83	0.36 14	4.15 407	0.57 92	4.23 441	2.09 312	2.30 385	1.80 282	1.19 165	3.02 465	1.44 130	1.46 299	0.29 171	0.23 223	0.23 28	0.18 47	0.24 47	0.42 328

psm_up	2.28 334	0.81 327	5.45 281	1.26 359	1.50 458	3.84 324	1.23 404	4.23 441	2.03 297	2.55 435	1.80 282	2.44 347	1.65 344	12.90 548	1.58 326	0.37 319	0.38 407	0.41 387	0.34 349	0.43 340	0.39 298

FAT-Stereo	3.34 477	0.81 327	20.05 491	1.25 352	1.20 390	3.44 235	1.99 485	4.23 441	2.67 437	3.14 495	3.82 510	3.51 455	3.32 481	11.68 524	1.94 384	0.64 475	0.67 506	0.48 427	0.52 468	0.61 423	0.81 476

ITSA-stereo	1.86 259	0.72 270	3.74 257	1.20 335	0.66 204	4.09 391	0.91 305	4.24 449	2.53 416	1.93 255	1.77 273	1.59 219	2.15 412	6.12 363	2.44 435	0.40 355	0.38 407	0.40 375	0.40 418	0.50 382	0.98 494

test_sample3	2.34 352	0.61 171	11.94 353	1.33 391	0.85 281	3.10 186	0.73 172	4.24 449	2.19 336	2.21 362	1.75 259	1.80 258	1.41 266	11.11 497	1.46 299	0.35 299	0.29 327	0.34 303	0.35 365	0.39 282	0.37 276

SMFormer	2.00 289	0.57 121	4.46 264	1.36 409	0.57 159	2.03 86	0.73 172	4.25 451	2.80 456	2.32 395	2.31 424	1.95 282	1.52 301	10.99 488	2.13 409	0.34 279	0.32 358	0.36 337	0.31 321	0.38 272	0.36 262

tta	2.00 289	0.57 121	4.46 264	1.36 409	0.57 159	2.03 86	0.73 172	4.25 451	2.80 456	2.32 395	2.31 424	1.95 282	1.52 301	10.99 488	2.13 409	0.34 279	0.32 358	0.36 337	0.31 321	0.29 121	0.29 165

qqq1	1.92 274	0.57 121	4.46 264	1.36 409	0.57 159	2.03 86	0.73 172	4.25 451	2.80 456	2.32 395	2.31 424	1.95 282	1.52 301	10.99 488	0.71 96	0.34 279	0.32 358	0.30 208	0.23 147	0.29 121	0.29 165

fff1	1.92 274	0.57 121	4.46 264	1.36 409	0.57 159	2.03 86	0.73 172	4.25 451	2.80 456	2.32 395	2.31 424	1.95 282	1.52 301	10.99 488	0.71 96	0.34 279	0.32 358	0.30 208	0.23 147	0.29 121	0.29 165

ADStereo(finetuned)	2.04 296	0.73 281	13.28 365	0.82 93	0.40 46	4.16 416	0.59 105	4.25 451	2.97 477	2.35 403	1.84 306	1.18 161	3.40 483	1.52 149	1.54 321	0.29 171	0.24 257	0.23 28	0.18 47	0.30 144	0.51 391

DCANet	1.74 243	0.73 281	9.08 316	0.82 93	0.40 46	4.18 424	0.59 105	4.25 451	2.97 477	2.35 403	1.84 306	1.18 161	1.63 339	1.51 147	1.55 322	0.29 171	0.24 257	0.23 28	0.18 47	0.30 144	0.53 398

ETE_ROB	2.07 301	1.40 463	3.01 226	1.09 272	0.92 305	3.94 354	1.53 447	4.25 451	2.23 342	3.31 502	2.06 369	2.35 330	1.52 301	8.74 413	2.07 402	0.44 394	0.36 388	0.51 447	0.48 451	0.54 397	0.62 431

FADNet_RVC	2.65 406	2.28 508	16.51 419	0.98 210	0.92 305	4.09 391	0.83 249	4.26 458	1.73 241	1.46 164	1.78 276	1.60 220	1.50 295	8.88 415	2.39 427	0.47 419	0.38 407	0.44 403	0.58 481	0.89 485	0.97 492

test_sample4	2.34 352	0.63 190	11.59 350	1.30 380	0.83 273	3.07 182	0.72 167	4.27 459	2.30 360	2.30 385	1.88 320	1.73 240	1.42 271	11.14 498	1.46 299	0.35 299	0.29 327	0.35 322	0.36 375	0.40 287	0.38 291

Wz-Net-TNSev	3.67 488	8.83 548	13.47 370	1.48 446	1.18 377	3.60 277	2.49 504	4.27 459	3.13 492	2.18 346	1.89 326	4.21 493	2.80 455	12.10 537	7.58 513	0.57 463	0.55 482	0.47 419	0.54 474	0.91 488	1.05 497

STrans-v2	3.03 454	0.77 309	20.91 532	0.81 83	0.63 187	3.89 339	1.01 350	4.27 459	2.64 433	2.28 379	3.70 507	4.13 486	5.20 519	7.33 388	1.27 264	0.31 230	0.18 67	0.29 188	0.25 184	0.29 121	0.41 324

IIG-Stereo	1.95 279	0.79 319	2.14 159	2.78 539	0.66 204	4.62 501	0.76 197	4.27 459	1.53 156	2.63 454	3.14 492	3.35 435	1.61 323	7.65 397	1.41 290	0.39 348	0.20 135	0.31 230	0.25 184	0.33 208	0.22 60

SGM+DAISY	8.36 552	3.82 528	24.83 571	2.02 515	1.75 502	14.80 566	17.22 570	4.27 459	11.79 562	13.88 572	14.38 565	11.74 553	13.83 560	10.56 468	15.12 542	1.21 520	1.19 531	1.14 528	1.13 529	1.17 514	1.37 514

test_sample5	2.33 348	0.62 181	11.29 347	1.29 373	0.83 273	3.09 184	0.74 184	4.28 464	2.31 364	2.20 353	1.97 345	1.68 229	1.39 257	11.19 499	1.47 304	0.37 319	0.31 350	0.37 349	0.37 387	0.41 311	0.39 298

DualNet	2.33 348	0.62 181	11.29 347	1.29 373	0.83 273	3.09 184	0.74 184	4.28 464	2.31 364	2.26 377	2.04 359	1.68 229	1.39 257	11.19 499	1.47 304	0.37 319	0.31 350	0.37 349	0.37 387	0.41 311	0.39 298

XQC	2.96 440	2.42 509	14.85 395	1.36 409	1.32 419	3.29 218	1.53 447	4.28 464	2.78 450	3.21 499	2.46 437	3.53 457	2.92 460	6.58 371	4.67 480	0.70 490	0.41 430	0.59 475	0.56 477	0.96 494	0.83 481

DispNO	3.00 450	0.75 301	18.92 459	1.17 321	1.10 362	3.72 298	0.94 326	4.29 467	2.54 420	2.24 371	2.28 409	4.51 503	2.12 408	11.40 505	2.09 404	0.31 230	0.28 317	0.31 230	0.28 259	0.36 257	0.39 298

CFNet_ucs	2.36 362	0.68 241	18.42 452	0.89 146	0.81 260	3.85 332	0.68 150	4.29 467	2.37 381	2.09 310	2.04 359	3.31 432	1.24 231	2.63 279	1.14 230	0.36 311	0.45 448	0.56 468	0.29 287	0.66 445	0.49 376

DCANet-4	1.96 281	0.51 65	14.31 391	0.82 93	0.40 46	4.16 416	0.57 92	4.29 467	2.98 480	2.30 385	1.80 282	1.03 141	1.54 311	1.44 130	1.44 295	0.29 171	0.23 223	0.23 28	0.18 47	0.24 47	0.42 328

pcwnet_v2	2.70 417	0.65 212	22.48 561	1.08 266	1.03 342	3.56 269	0.81 240	4.29 467	3.14 494	2.29 381	2.29 412	3.01 406	1.71 357	3.32 301	1.43 293	0.43 387	0.50 473	0.41 387	0.34 349	0.61 423	0.56 411

RTS	3.90 497	7.04 542	17.94 441	1.92 507	2.19 528	5.00 534	2.96 520	4.29 467	3.19 499	4.05 521	3.08 486	4.94 517	3.16 473	7.64 395	6.72 500	0.66 480	0.44 443	0.51 447	0.47 446	0.95 490	0.76 467

RTSA	3.90 497	7.04 542	17.94 441	1.92 507	2.19 528	5.00 534	2.96 520	4.29 467	3.19 499	4.05 521	3.08 486	4.94 517	3.16 473	7.64 395	6.72 500	0.66 480	0.44 443	0.51 447	0.47 446	0.95 490	0.76 467

NaN_ROB	4.06 504	1.13 414	16.64 420	1.12 292	1.25 403	3.50 253	3.05 524	4.29 467	3.26 507	3.64 511	2.56 450	2.97 402	4.79 513	13.33 551	16.91 552	0.37 319	0.41 430	0.38 365	0.39 407	0.48 374	0.81 476

NOSS_ROB	2.27 329	0.73 281	3.00 225	1.71 484	1.00 338	3.90 341	0.97 339	4.29 467	2.81 462	2.94 483	2.19 393	3.88 472	1.19 223	11.77 528	1.62 338	0.59 466	0.54 478	0.56 468	0.52 468	0.56 405	0.54 404

IPLGR	2.53 390	0.58 134	20.46 516	0.82 93	0.52 127	4.56 494	0.50 64	4.30 475	2.38 386	1.87 234	1.53 194	1.68 229	1.72 359	6.95 384	1.15 231	0.28 149	0.21 167	0.27 138	0.23 147	0.33 208	0.32 214

FINET	2.96 440	1.07 403	23.18 567	1.29 373	1.86 512	2.03 86	1.52 445	4.30 475	4.71 539	2.23 368	2.34 431	1.65 225	1.48 288	5.89 356	2.81 457	0.51 446	0.47 461	0.49 441	0.40 418	0.59 414	0.49 376

PWCDC_ROB	2.95 437	3.26 523	14.06 384	1.59 467	1.56 471	4.19 428	0.86 264	4.30 475	4.08 533	2.06 306	7.37 530	2.75 380	2.42 434	3.59 307	2.67 451	1.34 532	0.36 388	0.39 369	0.34 349	1.13 508	0.62 431

IPLG	2.48 381	0.65 212	19.63 477	0.91 163	0.79 255	4.60 499	0.56 89	4.31 478	1.84 266	1.91 249	2.00 352	1.31 182	1.38 254	6.61 372	1.53 320	0.27 112	0.20 135	0.27 138	0.23 147	0.31 163	0.36 262

OMP-Stereo	1.97 283	0.93 368	1.88 125	2.76 538	0.67 211	4.58 496	1.48 440	4.31 478	1.54 165	3.15 497	2.76 468	3.25 426	1.38 254	7.66 398	1.35 283	0.40 355	0.20 135	0.33 285	0.26 204	0.33 208	0.24 86

DANet	2.63 404	1.07 403	8.10 305	1.83 500	1.70 497	3.25 206	1.16 388	4.31 478	2.38 386	3.40 508	2.18 391	4.08 483	1.80 374	9.77 439	3.89 474	0.52 452	0.55 482	0.59 475	0.44 437	0.63 429	0.86 482
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	3.24 471	1.02 390	9.21 322	1.49 449	1.07 354	3.78 309	1.48 440	4.31 478	3.08 489	2.46 422	2.32 429	4.20 492	2.08 406	15.19 563	7.16 509	0.84 504	0.62 498	1.33 532	0.92 515	0.99 495	1.31 510

MIPNet	2.33 348	0.71 266	19.82 482	0.89 146	0.56 147	4.76 528	0.61 112	4.32 482	2.37 381	1.83 225	1.48 182	1.48 205	1.98 398	2.63 279	1.44 295	0.29 171	0.20 135	0.26 110	0.23 147	0.30 144	0.39 298

LMCR-Stereo	2.40 365	1.31 451	18.61 455	1.59 467	0.86 286	3.87 337	1.15 386	4.32 482	1.60 204	2.25 374	2.27 405	1.13 152	2.43 435	2.48 260	1.60 330	0.88 506	0.24 257	0.29 188	0.24 172	0.56 405	0.30 193

LL-Strereo	3.01 452	1.81 492	17.59 439	1.12 292	2.10 526	2.90 155	1.09 374	4.33 484	2.00 292	3.12 494	2.24 401	3.29 429	3.15 472	11.31 503	1.84 372	0.30 211	0.28 317	0.46 416	0.34 349	0.49 380	0.45 349

SDNR	3.97 501	1.93 495	20.28 507	1.31 383	0.94 312	5.16 536	0.67 144	4.33 484	2.58 424	4.82 536	5.94 527	5.01 521	1.45 281	17.52 565	2.53 443	0.79 496	0.72 513	0.59 475	0.45 441	1.15 512	1.17 504

TransformOpticalFlow	3.03 454	0.77 309	20.99 535	1.00 224	0.55 143	4.18 424	0.64 130	4.33 484	3.02 484	2.18 346	3.09 488	4.35 497	5.07 517	7.36 391	1.27 264	0.32 251	0.18 67	0.32 250	0.26 204	0.28 107	0.46 359

PWC_ROB	2.69 416	2.01 499	8.36 307	1.33 391	1.90 515	3.23 199	1.18 392	4.33 484	3.25 506	3.11 493	3.41 501	2.71 375	2.18 419	9.15 424	4.48 478	0.56 461	0.31 350	0.61 483	0.36 375	0.69 452	0.74 462

DualNet (step1)	2.34 352	1.05 397	7.87 300	1.07 258	0.86 286	3.93 349	1.19 395	4.35 488	2.11 322	2.14 327	1.75 259	1.75 242	1.67 348	6.26 366	1.26 261	1.23 522	0.48 467	4.27 566	2.09 552	0.70 453	0.69 448

test_sample9	3.79 493	1.05 397	7.87 300	1.07 258	0.86 286	3.93 349	1.19 395	4.35 488	2.11 322	2.14 327	1.75 259	1.75 242	1.67 348	11.06 492	11.61 532	1.23 522	14.45 581	4.27 566	2.09 552	0.70 453	0.69 448

test_sample7	1.65 231	0.70 254	2.60 199	1.48 446	0.76 245	2.38 113	1.07 365	4.35 488	2.11 322	2.14 327	1.75 259	1.75 242	1.67 348	6.26 366	1.26 261	0.44 394	0.48 467	0.43 398	0.40 418	0.46 367	0.43 337

UDG	3.55 484	2.81 519	17.45 435	2.69 536	1.98 518	3.97 369	1.19 395	4.35 488	2.02 295	2.42 417	2.53 447	4.50 502	2.46 439	6.53 370	2.41 431	2.12 538	1.77 542	2.63 548	2.57 560	2.64 536	1.95 530

test-3	1.19 144	0.52 71	2.00 138	1.01 230	0.42 59	1.95 80	0.91 305	4.35 488	1.47 112	2.24 371	1.16 96	2.06 304	0.79 105	2.68 282	0.76 116	0.27 112	0.18 67	0.28 167	0.26 204	0.26 78	0.25 96

test_sample6	2.35 357	0.62 181	10.78 342	1.33 391	0.83 273	3.15 190	0.79 221	4.36 493	2.43 397	2.26 377	2.04 359	1.69 234	1.39 257	11.48 511	1.61 333	0.38 336	0.32 358	0.37 349	0.39 407	0.41 311	0.42 328

test_1	1.19 144	0.52 71	2.00 138	1.01 230	0.42 59	1.95 80	0.90 297	4.36 493	1.47 112	2.17 344	1.16 96	2.06 304	0.78 101	2.68 282	0.76 116	0.27 112	0.18 67	0.28 167	0.26 204	0.26 78	0.25 96

ARAFT	2.56 397	1.13 414	19.50 474	0.89 146	0.48 105	4.15 407	1.40 430	4.36 493	2.82 464	2.36 407	1.88 320	1.70 236	1.04 172	6.45 369	1.22 250	0.29 171	0.18 67	0.37 349	0.35 365	0.35 244	0.25 96

SGM-Forest	2.96 440	0.62 181	3.49 244	1.09 272	0.80 257	4.06 384	3.30 529	4.37 496	3.09 490	4.18 528	3.27 497	4.67 513	3.86 497	11.69 525	7.91 514	0.51 446	0.46 457	0.49 441	0.39 407	0.48 374	0.49 376
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	4.76 518	1.05 397	7.87 300	1.07 258	0.86 286	3.93 349	1.19 395	4.38 497	2.05 304	5.49 538	1.89 326	12.98 556	6.37 535	11.06 492	11.61 532	1.23 522	14.45 581	4.27 566	2.09 552	0.70 453	0.69 448

FCDSN-DC	6.04 538	0.84 342	19.25 465	1.24 350	1.09 360	4.38 454	2.62 510	4.38 497	4.71 539	9.59 563	11.22 554	19.19 565	17.40 567	12.30 539	8.55 518	0.69 489	0.57 485	0.60 480	0.60 485	0.70 453	0.78 471
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XX-Stereo	2.54 392	0.61 171	20.21 500	1.78 492	1.19 384	4.30 448	0.46 54	4.39 499	1.58 188	2.32 395	1.89 326	4.64 511	0.60 41	4.16 324	0.82 137	0.31 230	0.21 167	0.28 167	0.27 230	0.51 384	0.26 120

CBMV_ROB	3.62 486	0.70 254	21.42 548	1.21 341	0.89 299	4.43 467	1.76 470	4.39 499	2.79 452	5.88 542	3.38 500	4.18 489	5.12 518	10.75 476	2.32 424	0.56 461	0.55 482	0.53 458	0.51 465	0.55 399	0.46 359

test_3	1.19 144	0.51 65	2.08 156	0.99 216	0.41 53	2.05 91	0.87 283	4.40 501	1.42 92	1.99 273	1.18 99	2.03 298	0.79 105	2.70 284	0.75 112	0.27 112	0.17 39	0.29 188	0.29 287	0.30 144	0.27 136

NINENet	1.87 260	0.74 289	2.60 199	1.12 292	1.06 350	4.50 480	0.76 197	4.41 502	2.24 344	2.16 340	1.86 316	3.63 463	0.97 153	8.00 402	1.17 237	0.41 370	0.30 340	0.41 387	0.30 305	0.41 311	0.36 262

raft_robust	1.92 274	1.15 419	3.34 241	1.02 240	0.43 65	3.84 324	0.46 54	4.42 503	2.52 415	1.67 196	1.36 151	2.17 313	6.37 535	6.78 381	1.04 211	0.28 149	0.24 257	0.30 208	0.35 365	0.31 163	0.32 214

GwcNet-ADL	2.47 379	0.67 233	21.48 549	0.96 197	0.72 229	4.61 500	0.95 330	4.42 503	2.36 375	1.98 268	1.80 282	2.55 358	1.24 231	1.90 214	1.41 290	0.40 355	0.46 457	0.24 58	0.27 230	0.41 311	0.49 376

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 499	10.88 564	12.30 356	1.26 359	1.55 468	5.19 537	3.33 531	4.42 503	2.82 464	2.58 443	2.62 456	5.00 520	2.11 407	14.03 561	2.73 452	1.28 527	2.34 554	0.67 496	1.83 546	0.81 479	1.03 496

HBP-ISP	3.25 473	1.10 409	20.86 528	1.54 457	1.15 370	4.50 480	2.89 518	4.43 506	2.38 386	4.14 524	1.96 339	1.90 276	2.04 401	11.08 495	1.32 275	0.66 480	0.57 485	0.66 494	0.61 488	0.64 437	0.61 428

111	1.83 256	0.92 364	9.08 316	0.81 83	0.36 14	4.25 438	0.91 305	4.44 507	2.70 440	2.39 413	1.96 339	2.30 325	1.64 342	1.28 97	1.82 369	0.28 149	0.22 196	0.24 58	0.20 85	0.31 163	0.54 404

DIP-Stereo	1.24 162	0.69 244	1.77 116	0.65 23	0.61 178	4.29 446	0.58 101	4.44 507	2.53 416	1.98 268	1.33 139	0.91 122	0.86 124	1.25 91	1.25 258	0.36 311	0.23 223	0.32 250	0.23 147	0.32 190	0.29 165
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
LALA_ROB	1.95 279	1.48 471	3.11 229	1.05 250	0.98 327	3.99 372	1.82 475	4.44 507	2.28 356	3.31 502	1.85 313	2.76 386	1.67 348	4.04 322	3.23 466	0.46 410	0.41 430	0.55 466	0.52 468	0.60 418	0.57 415

SA	1.62 225	0.75 301	3.78 259	1.07 258	0.43 65	4.26 439	1.36 419	4.45 510	3.12 491	1.63 186	1.97 345	1.68 229	2.26 423	2.55 272	1.27 264	0.27 112	0.22 196	0.37 349	0.37 387	0.35 244	0.30 193

RAFT + AFF	2.51 386	2.66 516	4.48 268	1.15 313	1.95 517	4.15 407	2.01 486	4.46 511	3.30 512	2.19 350	2.51 444	2.22 316	4.87 515	8.91 417	2.06 399	0.30 211	0.60 495	0.48 427	0.38 400	0.77 472	0.69 448

CBMV	3.32 476	0.96 382	21.16 540	1.32 386	0.83 273	3.81 317	3.91 546	4.47 512	2.53 416	3.34 505	2.24 401	4.45 500	2.58 445	10.07 455	1.96 389	0.45 403	0.43 438	0.48 427	0.38 400	0.52 388	0.53 398
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	1.49 207	0.59 142	1.94 131	0.87 136	0.85 281	4.50 480	0.76 197	4.48 513	1.88 271	2.93 479	1.83 301	3.63 463	0.97 153	1.60 163	1.17 237	0.34 279	0.25 281	0.31 230	0.28 259	0.35 244	0.33 230

BSDual-CNN	1.46 203	0.59 142	1.94 131	0.87 136	0.85 281	4.16 416	1.16 388	4.48 513	1.88 271	2.93 479	1.83 301	2.60 363	1.31 242	1.60 163	1.21 247	0.34 279	0.25 281	0.31 230	0.28 259	0.35 244	0.33 230

hknet	1.98 285	0.64 202	8.70 313	0.87 136	1.07 354	4.16 416	1.16 388	4.48 513	1.73 241	2.93 479	1.83 301	3.48 446	1.30 241	3.91 318	1.51 317	0.31 230	0.25 281	0.31 230	0.28 259	0.35 244	0.33 230

mmx	2.98 446	0.60 154	5.21 277	1.14 300	0.99 330	3.62 282	0.86 264	4.49 516	3.05 486	2.20 353	2.30 417	3.48 446	1.62 326	11.62 516	16.09 546	0.33 267	0.28 317	0.48 427	0.37 387	0.44 348	0.37 276

xxx	2.98 446	0.60 154	5.21 277	1.14 300	0.99 330	3.62 282	0.86 264	4.49 516	3.05 486	2.20 353	2.30 417	3.48 446	1.62 326	11.62 516	16.09 546	0.33 267	0.28 317	0.48 427	0.37 387	0.44 348	0.37 276

Sa-1000	1.63 229	0.79 319	3.56 249	1.11 288	0.48 105	4.06 384	1.41 433	4.49 516	2.75 447	2.00 285	2.80 472	1.84 270	1.43 274	2.64 281	1.50 311	0.27 112	0.19 97	0.36 337	0.33 340	0.36 257	0.30 193

xxxx	2.67 410	0.54 94	2.03 141	1.22 344	0.81 260	3.49 249	0.63 127	4.49 516	2.49 410	2.22 364	2.23 400	2.05 302	1.38 254	10.05 454	17.91 557	0.32 251	0.32 358	0.30 208	0.27 230	0.33 208	0.34 242

DPSNet	3.43 481	1.37 459	12.19 354	1.39 423	1.24 400	4.15 407	2.06 488	4.51 520	3.34 513	2.69 462	1.96 339	3.52 456	5.56 524	10.68 474	9.68 522	0.93 507	0.73 514	0.40 375	0.37 387	1.06 499	0.86 482

222	2.68 414	0.57 121	2.03 141	1.11 288	0.81 260	3.23 199	0.65 139	4.52 521	2.45 402	2.34 402	2.29 412	1.41 198	1.44 277	10.50 467	18.47 561	0.32 251	0.30 340	0.32 250	0.27 230	0.32 190	0.34 242

pmcnn	5.45 529	1.22 436	17.40 433	1.60 469	2.41 534	3.48 246	2.12 491	4.52 521	3.26 507	3.67 513	13.15 562	22.10 569	3.46 489	11.92 535	17.16 554	0.34 279	0.21 167	0.23 28	0.19 68	0.36 257	0.28 155

test_xeample	2.67 410	0.56 111	2.05 144	1.09 272	0.81 260	3.24 203	0.80 231	4.55 523	2.70 440	2.42 417	2.27 405	1.39 192	1.40 261	10.75 476	17.51 556	0.30 211	0.30 340	0.32 250	0.28 259	0.34 226	0.33 230

PS-NSSS	2.22 319	1.33 456	2.90 222	0.97 204	1.53 463	4.11 398	1.08 370	4.55 523	2.65 434	2.10 313	2.32 429	1.77 247	1.40 261	11.79 529	1.61 333	0.68 486	0.45 448	0.96 519	0.43 434	0.95 490	0.92 488

CSAN	4.71 517	1.39 462	20.23 501	1.19 330	0.87 291	3.65 288	3.50 535	4.57 525	3.87 527	3.89 517	7.82 533	3.54 460	6.16 533	23.47 574	6.82 503	0.52 452	0.45 448	0.49 441	0.52 468	0.63 429	0.66 442

ttt	2.76 420	0.56 111	2.28 177	1.41 427	1.21 396	3.67 290	0.77 210	4.59 526	2.94 475	2.35 403	2.30 417	2.45 348	1.54 311	11.25 502	15.56 544	0.43 387	0.36 388	0.37 349	0.33 340	0.40 287	0.40 318

SANet	5.65 533	1.72 486	20.94 533	1.26 359	0.88 294	7.20 550	3.81 544	4.60 527	11.23 559	4.56 532	8.78 543	7.49 541	6.95 540	11.85 532	18.11 558	0.49 436	0.44 443	0.50 444	0.42 431	0.90 487	0.82 480

1111x	3.13 463	0.57 121	8.38 308	1.20 335	0.76 245	3.80 315	0.88 287	4.61 528	2.63 431	2.31 391	2.16 387	1.95 282	1.81 377	11.54 512	18.13 559	0.32 251	0.31 350	0.32 250	0.30 305	0.35 244	0.34 242

PDISCO_ROB	2.86 426	1.53 475	14.27 389	1.98 513	2.19 528	4.52 485	1.35 417	4.65 529	3.19 499	2.09 310	2.16 387	3.53 457	2.45 437	5.32 340	2.12 406	1.30 530	0.78 518	0.72 504	0.59 483	1.24 518	1.28 508

ACVNet_2	5.41 528	12.60 567	20.42 514	3.27 546	3.15 548	4.50 480	3.02 523	4.66 530	3.73 526	3.35 507	5.36 523	7.86 543	2.88 457	12.33 541	4.76 484	3.12 547	2.22 549	2.70 550	1.69 540	3.49 541	3.10 550

ELAS_RVC	5.72 534	1.64 482	20.40 512	2.09 519	2.01 520	4.95 533	11.47 563	4.66 530	6.31 554	8.09 556	8.01 534	8.06 546	11.65 557	8.36 405	10.22 524	0.99 512	1.17 528	0.81 513	0.76 503	1.14 509	1.58 521
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	4.57 514	0.72 270	17.46 436	1.84 501	0.58 168	4.23 437	3.45 533	4.66 530	3.66 524	7.99 555	8.82 544	7.56 542	8.74 554	12.30 539	6.84 504	0.43 387	0.38 407	0.39 369	0.35 365	0.51 384	0.48 369
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TRStereo	2.31 341	1.87 493	19.74 480	1.53 455	1.16 375	4.26 439	1.08 370	4.73 533	1.45 99	1.55 173	1.28 129	1.75 242	0.85 121	1.81 201	1.20 243	0.36 311	0.26 294	0.32 250	0.36 375	0.34 226	0.33 230

CC-Net-ROB	3.35 478	1.76 489	13.89 380	2.33 530	1.65 488	4.49 477	1.62 458	4.73 533	2.90 469	1.92 251	2.05 365	1.99 293	1.61 323	12.57 547	1.60 330	2.46 540	2.18 547	2.68 549	1.04 525	2.11 532	1.38 516

MDST_ROB	5.53 530	0.59 142	23.11 565	2.55 534	2.69 536	21.20 572	1.98 484	4.77 535	2.65 434	9.36 560	4.25 513	4.14 487	4.45 509	22.57 569	3.68 472	0.48 424	0.33 365	0.47 419	0.44 437	0.44 348	0.44 343

MADNet+	3.97 501	9.54 558	13.83 379	1.87 505	1.69 496	4.19 428	2.87 517	4.80 536	4.10 534	2.51 430	2.67 461	4.55 506	3.41 484	8.72 412	6.92 507	1.25 525	1.27 533	1.04 522	0.93 516	1.39 523	1.85 528

iRaft-Stereo_20w	1.88 264	0.62 181	10.58 339	0.90 155	0.83 273	2.96 170	0.78 214	4.90 537	1.58 188	2.29 381	1.60 214	1.25 174	4.51 511	2.28 252	0.90 170	0.29 171	0.21 167	0.26 110	0.24 172	0.41 311	0.31 203

WAO-7	5.16 524	3.21 522	18.98 461	1.88 506	1.44 448	5.34 538	3.09 527	4.91 538	5.81 551	4.35 530	8.92 545	6.55 537	6.06 530	13.40 553	10.81 527	1.34 532	1.20 532	1.48 535	1.35 537	1.60 526	1.45 518

MultiAttention	8.74 553	0.56 111	7.25 295	2.07 518	22.74 577	35.86 582	8.44 560	4.97 539	2.58 424	2.57 439	5.11 522	5.55 533	1.59 316	52.70 590	7.50 512	0.47 419	0.24 257	0.52 453	1.00 521	6.84 568	6.30 573

EAI-Stereo	2.35 357	0.63 190	2.97 223	0.95 191	0.65 197	3.84 324	14.27 567	5.04 540	2.19 336	2.06 306	7.25 529	1.10 149	0.94 147	1.65 177	1.37 284	0.31 230	0.22 196	0.27 138	0.60 485	0.27 90	0.32 214

JetBlue	6.27 540	9.15 554	13.76 373	1.94 511	4.60 565	11.91 560	12.00 564	5.12 541	3.45 519	3.79 515	4.52 516	9.54 548	6.56 539	9.40 430	13.48 539	1.26 526	1.37 535	1.17 529	1.34 536	7.06 570	3.95 563

MeshStereo	5.35 527	1.32 453	21.34 545	1.34 398	1.15 370	4.40 461	3.90 545	5.18 542	4.55 536	10.14 565	11.82 558	11.47 550	5.84 527	13.84 559	7.03 508	0.61 469	0.58 490	0.60 480	0.58 481	0.72 465	0.59 424
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
ELAS	5.99 537	1.62 477	20.29 508	1.96 512	2.01 520	15.09 567	8.38 559	5.23 543	5.54 548	9.02 559	8.61 540	6.74 538	9.75 556	7.48 392	11.40 531	0.96 510	1.18 529	0.72 504	0.93 516	1.30 520	1.67 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 535	9.95 560	15.22 407	2.90 540	1.56 471	5.66 542	7.69 556	5.27 544	4.74 541	3.88 516	7.51 531	8.04 544	5.28 520	15.18 562	8.40 517	3.08 546	1.51 537	2.24 542	1.37 538	5.55 561	1.96 531

IMH-64-1	4.84 520	2.53 512	6.83 289	4.30 561	3.74 554	4.81 530	6.05 550	5.30 545	3.92 529	3.95 519	8.33 537	5.08 524	6.06 530	8.96 419	6.30 497	4.57 567	2.96 561	3.04 553	2.12 555	4.28 552	3.62 559

IMH-64	4.84 520	2.53 512	6.83 289	4.30 561	3.74 554	4.81 530	6.05 550	5.30 545	3.92 529	3.95 519	8.33 537	5.08 524	6.06 530	8.96 419	6.30 497	4.57 567	2.96 561	3.04 553	2.12 555	4.28 552	3.62 559

MADNet++	7.57 551	5.80 540	13.28 365	6.38 571	5.26 567	7.18 549	7.77 557	5.32 547	5.62 549	6.11 544	7.78 532	6.02 536	8.01 550	11.74 527	16.36 550	9.36 575	4.95 572	8.57 576	5.66 572	4.83 558	5.34 569

Dean	7.52 549	9.08 553	21.41 547	3.74 554	3.53 551	4.81 530	3.53 536	5.33 548	5.25 545	4.17 525	26.53 575	25.62 577	4.09 502	10.97 486	4.32 476	3.69 555	2.30 552	2.91 552	1.87 548	4.03 550	3.24 555

WAO-6	5.87 536	2.27 506	15.05 402	2.96 541	2.77 538	12.01 561	3.58 539	5.37 549	11.91 563	3.34 505	9.69 547	6.78 539	5.84 527	11.82 531	8.89 520	2.87 542	2.35 555	2.50 543	1.84 547	2.85 537	2.67 544

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 512	10.62 562	15.18 406	1.55 462	1.45 452	6.16 543	3.54 538	5.41 550	3.68 525	2.59 446	2.74 465	4.81 514	2.20 420	13.79 558	4.40 477	2.04 536	3.36 567	1.05 523	1.20 532	2.09 531	1.72 525

IMH	6.81 545	13.66 571	20.41 513	4.33 563	3.74 554	5.50 539	3.06 525	5.49 551	6.22 552	4.64 534	10.35 550	9.30 547	8.03 551	13.61 556	6.81 502	4.80 570	2.99 564	3.09 555	2.12 555	4.36 554	3.61 558

HSM-Net_RVC	2.87 430	0.57 121	17.46 436	0.92 169	0.90 302	3.70 294	1.20 399	5.64 552	2.51 414	3.22 500	2.43 435	2.54 357	1.59 316	11.41 506	1.65 346	0.34 279	0.25 281	0.26 110	0.23 147	0.30 144	0.29 165
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	6.64 542	0.77 309	19.26 467	1.68 479	1.64 484	8.27 555	2.35 500	6.35 553	9.23 557	10.85 568	11.27 555	19.89 566	13.33 559	12.51 545	11.79 534	0.66 480	0.57 485	0.58 472	0.56 477	0.63 429	0.61 428

ktn	21.74 577	10.34 561	19.68 478	4.53 565	4.00 559	6.53 547	4.51 548	6.79 554	78.82 591	84.69 591	100.86 595	58.49 589	7.57 547	12.11 538	13.35 538	4.58 569	3.24 566	3.49 559	2.62 561	4.65 557	3.84 562

FC-DCNN v2	6.91 547	0.77 309	19.25 465	1.69 480	1.64 484	9.13 557	2.40 501	7.20 555	9.47 558	11.07 570	11.62 557	20.05 568	15.79 564	12.55 546	11.99 535	0.66 480	0.57 485	0.58 472	0.56 477	0.63 429	0.61 428

test_xeample3	2.12 308	0.63 190	21.55 550	0.91 163	0.47 97	1.85 72	0.94 326	7.96 556	1.23 58	0.75 61	0.76 26	0.64 53	0.70 68	1.77 194	0.83 140	0.30 211	0.21 167	0.27 138	0.21 99	0.27 90	0.24 86

rrr	2.27 329	0.65 212	23.82 569	0.90 155	0.46 87	1.57 57	0.96 336	7.98 557	1.19 55	0.65 37	0.77 29	0.74 85	0.72 73	2.59 276	0.86 153	0.28 149	0.21 167	0.28 167	0.21 99	0.29 121	0.25 96

notaker	10.50 558	8.60 546	20.23 501	4.54 566	3.95 558	6.27 544	3.44 532	8.07 558	4.75 542	8.73 557	46.45 582	13.86 560	27.86 577	13.49 554	13.61 540	4.56 566	3.18 565	3.52 561	2.68 563	8.13 574	4.05 564

MSAF-DinoV2	13.69 568	13.09 570	22.03 559	2.41 532	1.44 448	4.03 379	1.38 426	9.07 559	9.20 556	2.23 368	1.98 347	5.08 524	5.06 516	177.66 596	5.46 496	0.45 403	0.34 377	0.40 375	0.62 489	6.09 562	5.80 572

LE_ROB	18.58 573	1.21 430	48.38 583	8.60 574	23.00 578	7.32 552	19.74 574	9.94 560	38.69 583	43.53 581	21.91 570	28.40 579	40.92 581	23.18 571	54.71 586	0.34 279	0.33 365	0.32 250	0.36 375	0.42 330	0.40 318

LVE	6.88 546	9.31 555	21.14 538	3.61 552	3.18 549	4.49 477	2.79 513	10.21 561	11.69 561	3.16 498	11.53 556	18.33 562	4.31 506	11.66 522	3.52 469	4.45 565	2.93 559	2.56 545	1.91 549	3.62 542	3.16 552

UNDER WATER-64	9.33 554	5.37 536	22.60 563	5.22 570	4.86 566	10.75 559	4.61 549	11.45 562	17.30 569	7.59 551	9.80 549	15.99 561	17.90 569	10.63 472	15.72 545	4.36 562	2.87 558	4.39 569	2.86 566	7.01 569	5.36 570

JetRed	10.48 557	27.10 581	35.70 577	4.27 559	4.09 561	15.55 570	12.83 566	12.16 563	5.50 547	5.83 541	5.56 525	10.14 549	7.43 545	8.88 415	26.39 577	3.32 548	3.81 568	3.51 560	2.96 568	7.85 572	6.69 574

PML	64.32 591	53.22 590	17.88 440	8.10 573	32.94 580	148.46 596	247.79 597	12.18 564	45.42 586	111.41 593	288.92 597	101.47 596	101.31 595	31.67 577	15.55 543	14.03 579	4.83 571	10.98 578	6.18 573	28.82 582	5.17 568

UNDER WATER	10.47 556	3.95 530	22.62 564	5.07 569	4.51 564	7.78 554	3.77 542	12.56 565	21.72 576	7.84 554	10.78 551	23.96 573	31.66 578	10.78 479	16.19 549	4.44 564	2.93 559	4.24 565	2.86 566	6.33 565	5.47 571

WAO-8	11.95 562	13.02 568	20.56 519	3.50 547	3.08 545	15.11 568	2.80 514	12.91 566	19.11 574	7.69 552	13.12 560	11.62 551	7.01 543	84.40 592	7.91 514	3.42 549	1.92 544	3.54 562	1.93 550	3.68 543	2.69 545

Venus	11.95 562	13.02 568	20.56 519	3.50 547	3.08 545	15.11 568	2.80 514	12.91 566	19.11 574	7.69 552	13.12 560	11.62 551	7.01 543	84.40 592	7.91 514	3.42 549	1.92 544	3.54 562	1.93 550	3.68 543	2.69 545

DGTPSM_ROB	15.31 569	8.85 549	28.14 575	9.90 575	18.89 572	12.44 563	33.21 578	13.48 568	17.86 572	9.50 561	22.89 571	13.78 558	19.67 571	21.26 567	23.68 571	5.08 572	8.84 574	5.62 571	11.50 576	6.72 566	14.87 577

DPSMNet_ROB	15.52 570	8.89 550	31.44 576	10.07 576	18.91 573	12.44 563	33.22 579	13.51 569	17.94 573	9.58 562	22.91 572	13.79 559	19.67 571	21.43 568	23.73 572	5.17 573	8.84 574	5.63 572	11.52 579	6.79 567	14.90 578

HanzoNet	31.60 581	17.23 577	21.22 543	7.32 572	5.84 568	7.25 551	3.53 536	13.82 570	14.20 567	50.38 584	47.01 583	44.45 581	56.61 589	36.61 582	32.00 582	63.89 590	56.57 591	7.97 575	89.20 591	28.69 581	28.25 583

TorneroNet-64	10.12 555	8.74 547	20.95 534	4.27 559	3.76 557	13.86 565	2.85 516	15.05 571	23.15 577	10.07 564	23.84 573	13.47 557	8.24 552	13.96 560	17.21 555	3.96 560	2.72 556	3.23 557	2.48 559	6.29 563	4.27 566

TorneroNet	25.88 579	11.28 565	21.62 553	4.20 558	4.07 560	55.25 586	3.15 528	15.16 572	76.94 590	58.09 586	82.72 592	86.88 593	41.15 582	13.35 552	18.13 559	4.32 561	2.85 557	3.45 558	2.62 561	8.33 575	4.14 565

tt	7.19 548	0.51 65	6.83 289	4.03 556	2.30 533	12.05 562	20.19 575	15.46 573	6.58 555	3.42 509	3.22 494	5.37 530	6.39 538	4.20 326	7.46 511	9.81 576	11.53 580	7.05 573	7.46 575	6.31 564	3.71 561

KSHMR	16.96 572	5.37 536	21.64 555	4.46 564	4.50 563	8.30 556	3.32 530	15.58 574	76.24 589	6.62 549	61.47 587	56.53 588	5.43 523	35.17 581	11.37 530	4.39 563	2.97 563	3.63 564	2.74 565	5.10 559	4.34 567

SGM-ForestM	11.55 561	1.16 422	21.62 553	2.14 520	0.81 260	22.25 574	19.08 573	16.50 575	11.34 560	15.94 575	14.44 566	27.12 578	22.61 576	24.76 575	28.39 581	0.50 440	0.48 467	0.47 419	0.44 437	0.55 399	0.53 398

TCMNet-wrong-test	12.32 564	14.13 575	19.38 470	22.38 579	19.85 574	15.99 571	12.34 565	22.95 576	4.56 537	6.24 546	6.27 528	18.40 564	15.71 563	10.10 457	10.72 526	9.06 574	4.78 570	5.35 570	3.95 570	12.28 578	11.97 576

MANE	11.39 560	1.38 460	23.16 566	4.82 568	2.79 539	22.02 573	14.51 568	25.81 577	26.28 578	10.93 569	13.17 563	19.90 567	18.03 570	15.69 564	20.41 567	0.96 510	0.74 515	1.42 533	3.24 569	0.74 467	1.71 524

LRCNet_RVC	25.52 578	33.45 582	23.21 568	31.79 583	32.78 579	6.74 548	1.18 392	25.88 578	4.46 535	28.94 576	30.89 576	24.91 576	17.57 568	27.66 576	24.34 574	35.26 586	25.60 587	35.91 586	33.81 585	31.90 587	34.10 587

DPSimNet_ROB	102.30 592	119.72 597	143.59 595	109.42 593	94.10 590	127.22 595	127.15 595	26.62 579	102.36 596	149.58 596	83.99 593	139.34 597	137.54 596	64.62 591	82.36 595	105.18 592	66.15 592	120.15 591	69.61 590	99.58 592	77.72 592

USTest	15.98 571	15.58 576	22.56 562	18.49 578	16.99 571	26.43 575	36.08 581	27.68 580	12.77 564	10.69 567	10.80 552	18.35 563	15.09 562	18.62 566	23.37 570	4.85 571	5.34 573	7.38 574	7.43 574	9.90 576	11.23 575

DLNR_Zeroshot_test	28.62 580	55.50 591	49.94 585	183.62 594	115.05 592	3.43 234	0.28 5	29.49 581	1.49 128	1.01 119	1.26 122	0.93 128	0.63 49	3.92 319	1.51 317	29.81 585	0.41 430	0.26 110	0.23 147	93.28 591	0.32 214

DPSM_ROB	20.78 575	20.03 579	26.57 573	23.62 581	22.46 575	31.10 577	39.97 583	33.52 582	17.41 570	15.25 573	15.80 568	24.06 574	20.71 574	23.30 572	27.62 579	10.78 577	9.41 577	11.69 579	11.50 576	14.49 579	16.36 579

DPSM	20.78 575	20.03 579	26.57 573	23.62 581	22.46 575	31.10 577	39.97 583	33.52 582	17.41 570	15.25 573	15.80 568	24.06 574	20.71 574	23.30 572	27.62 579	10.78 577	9.41 577	11.69 579	11.50 576	14.49 579	16.36 579

Anonymous_1	57.11 590	19.68 578	26.15 572	23.10 580	142.31 594	30.84 576	39.75 582	33.86 584	16.98 568	70.53 590	15.42 567	23.46 572	19.75 573	23.04 570	27.23 578	164.73 596	9.02 576	130.38 592	137.40 593	161.27 597	27.24 582

HaxPig	43.25 585	43.65 587	45.00 581	33.85 584	35.61 581	32.69 579	30.52 576	45.09 585	42.97 584	48.77 582	48.17 584	43.00 580	40.26 580	44.58 583	43.61 583	47.18 587	49.30 588	51.54 588	50.25 587	43.73 588	45.29 588

AVERAGE_ROB	44.46 586	45.91 588	46.59 582	40.59 586	38.66 582	32.99 580	30.52 576	46.19 586	43.26 585	49.59 583	48.97 585	44.62 582	39.89 579	45.04 584	43.94 584	48.74 588	50.69 589	50.80 587	49.79 586	45.54 589	46.97 589

MEDIAN_ROB	47.37 587	49.08 589	49.92 584	40.32 585	39.97 583	34.95 581	33.43 580	49.17 587	46.39 587	53.06 585	52.65 586	47.65 583	42.23 587	48.35 589	47.29 585	52.10 589	54.04 590	54.28 589	53.48 588	48.76 590	50.33 590

Selective-RAFT-Error	41.77 583	40.16 585	53.34 586	47.73 587	45.25 586	62.51 588	80.64 592	67.22 588	34.93 581	30.64 579	31.81 578	48.11 584	42.11 586	46.57 585	54.95 587	21.61 581	18.87 583	23.48 582	23.15 583	29.16 584	33.08 586

CasAABBNet	41.80 584	40.20 586	53.41 588	47.73 587	45.18 585	62.51 588	80.71 593	67.26 589	34.80 579	30.49 577	31.88 579	48.24 586	41.81 584	46.63 587	55.64 590	21.60 580	18.88 584	23.48 582	23.22 584	29.19 585	33.05 585

FlowAnything	41.75 582	39.90 583	53.36 587	47.83 589	45.06 584	62.45 587	80.51 591	67.34 590	34.89 580	30.56 578	31.52 577	48.18 585	42.05 585	46.66 588	55.24 588	21.71 583	18.88 584	23.49 584	23.13 581	29.12 583	33.04 584

LSM0	49.58 588	40.04 584	53.62 589	97.15 591	128.68 593	62.75 590	79.89 590	67.63 591	35.11 582	33.02 580	32.61 581	48.43 587	41.60 583	46.60 586	55.43 589	21.63 582	18.99 586	23.62 585	23.13 581	29.47 586	52.26 591

BEATNet-Init1	49.72 589	64.32 592	97.77 592	4.68 567	4.28 562	84.75 593	60.42 586	73.38 592	68.59 588	88.29 592	88.51 594	91.94 594	97.99 594	85.26 594	70.96 594	0.80 498	0.65 502	0.85 515	0.70 499	7.96 573	2.33 537

xxxxx1	112.33 594	88.53 593	37.76 578	227.84 596	157.23 595	39.05 583	61.41 587	93.76 593	79.29 592	62.45 587	74.79 589	78.32 590	70.96 591	33.47 578	70.69 591	114.00 593	130.36 594	259.31 595	274.34 595	145.54 594	147.50 594

tt_ll	112.33 594	88.53 593	37.76 578	227.84 596	157.23 595	39.05 583	61.41 587	93.76 593	79.29 592	62.45 587	74.79 589	78.32 590	70.96 591	33.47 578	70.69 591	114.00 593	130.36 594	259.31 595	274.34 595	145.54 594	147.50 594

ff	112.33 594	88.53 593	37.76 578	227.84 596	157.23 595	39.05 583	61.41 587	93.76 593	79.29 592	62.45 587	74.79 589	78.32 590	70.96 591	33.47 578	70.69 591	114.00 593	130.36 594	259.31 595	274.34 595	145.54 594	147.50 594

ASD4	103.30 593	113.98 596	120.24 594	106.67 592	79.75 588	115.36 594	120.35 594	119.13 596	79.65 595	120.04 594	74.64 588	101.45 595	65.48 590	109.11 595	84.31 596	104.31 591	90.04 593	133.15 593	103.58 592	130.15 593	94.66 593

test_example2	212.63 597	219.92 598	221.87 597	213.67 595	221.17 598	199.47 597	200.74 596	185.30 597	141.66 597	209.52 597	213.45 596	210.82 598	205.48 597	221.27 597	216.64 597	236.83 597	242.07 598	213.93 594	217.01 594	235.69 598	226.10 597

ccccc	590.94 598	629.75 599	645.59 598	567.84 599	570.84 599	582.44 598	641.68 598	613.82 598	494.59 598	614.58 598	651.20 598	555.57 599	637.59 598	666.94 598	652.42 598	781.57 599	507.24 599	391.36 599	342.44 599	689.82 599	581.48 598

FADE		13.79 573		10.71 577	13.34 570							11.85 554				474.90 598	161.58 597	347.36 598	322.13 598	7.29 571

Low-res two-view benchmark