Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Foundation-i32	0.23 1	0.18 4	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 10	0.22 38	0.49 9	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 109	0.31 77	0.32 1	0.24 8	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.14 35	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 71	0.26 109	0.23 9	0.24 68	0.37 5	0.29 17	0.22 1	0.28 29	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 81	0.12 6	0.11 22	0.16 96	0.16 235	0.13 7	0.14 26

PSi22a	0.24 3	0.18 4	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 10	0.20 15	0.57 28	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 120	0.31 77	0.32 1	0.23 1	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.12 48	0.13 7	0.15 62

mm1	0.25 4	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.25 10	0.20 15	0.49 9	0.34 33	0.23 2	0.27 21	0.40 129	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

PipStereo	0.25 4	0.18 4	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.62 47	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 157	0.34 103	0.39 13	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.13 7	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 4	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.59 33	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 157	0.34 103	0.38 11	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.13 1	0.12 48	0.13 7	0.15 62

DepthFocus	0.25 4	0.19 11	0.40 22	0.38 28	0.28 163	0.21 6	0.22 38	0.36 3	0.24 6	0.29 22	0.35 54	0.20 2	0.22 17	0.39 13	0.23 1	0.18 202	0.14 239	0.21 318	0.20 360	0.17 149	0.13 3

S2M2_XL	0.25 4	0.25 148	0.43 40	0.36 7	0.24 56	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 22	0.41 77	0.24 13	0.23 23	0.32 1	0.27 53	0.20 302	0.18 418	0.18 198	0.16 235	0.18 199	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
derf	0.26 9	0.22 55	0.42 35	0.42 83	0.24 56	0.26 15	0.19 7	0.52 15	0.37 58	0.27 12	0.26 17	0.39 120	0.21 12	0.49 67	0.24 8	0.14 37	0.13 148	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.16 120

mm2	0.26 9	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.25 10	0.20 15	0.53 18	0.34 33	0.23 2	0.27 21	0.40 129	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

LACA1	0.26 9	0.21 38	0.40 22	0.35 2	0.18 2	0.31 33	0.27 97	0.52 15	0.26 12	0.31 42	0.22 7	0.25 17	0.32 89	0.48 61	0.26 32	0.16 104	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.13 3

FoundationStereo	0.26 9	0.23 78	0.41 31	0.40 58	0.24 56	0.32 37	0.22 38	0.43 7	0.24 6	0.31 42	0.25 11	0.30 51	0.32 89	0.36 6	0.27 53	0.16 104	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.13 7	0.14 26

qqai	0.27 13	0.22 55	0.44 49	0.42 83	0.23 43	0.28 22	0.19 7	0.64 49	0.37 58	0.27 12	0.25 11	0.42 140	0.21 12	0.49 67	0.25 18	0.15 70	0.13 148	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.16 120

MSE-Stereo	0.27 13	0.20 24	0.44 49	0.38 28	0.26 109	0.39 65	0.20 15	0.55 24	0.38 63	0.30 31	0.34 49	0.29 43	0.19 2	0.49 67	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.15 62

GeoVLM	0.27 13	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.35 46	0.20 15	0.53 18	0.33 29	0.30 31	0.27 21	0.40 129	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.13 7	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.27 13	0.20 24	0.40 22	0.34 1	0.19 5	0.46 124	0.19 7	0.59 33	0.28 14	0.30 31	0.29 33	0.26 24	0.32 89	0.45 41	0.30 98	0.17 152	0.11 22	0.13 1	0.12 48	0.15 76	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 13	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.35 46	0.20 15	0.53 18	0.33 29	0.30 31	0.27 21	0.39 120	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

HiDET	0.27 13	0.19 11	0.39 14	0.39 41	0.24 56	0.30 29	0.21 28	0.60 37	0.35 43	0.27 12	0.30 38	0.33 78	0.25 28	0.50 80	0.32 130	0.14 37	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.16 120

MLG-Stereo_test2	0.27 13	0.22 55	0.40 22	0.39 41	0.24 56	0.35 46	0.18 2	0.58 29	0.23 4	0.28 17	0.24 10	0.34 88	0.19 2	0.79 198	0.24 8	0.16 104	0.11 22	0.15 50	0.11 10	0.13 7	0.14 26

LGCAT	0.28 20	0.20 24	0.38 7	0.40 58	0.24 56	0.17 3	0.21 28	0.35 2	0.29 17	0.36 78	0.27 21	0.30 51	0.26 34	0.71 163	0.28 65	0.29 532	0.23 524	0.14 13	0.17 270	0.13 7	0.23 350

MCSU-Stereo	0.28 20	0.17 2	0.43 40	0.38 28	0.20 11	0.51 194	0.27 97	0.52 15	0.29 17	0.34 59	0.39 64	0.29 43	0.24 25	0.45 41	0.29 81	0.14 37	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 62

MGA	0.28 20	0.20 24	0.43 40	0.38 28	0.27 124	0.44 109	0.20 15	0.51 12	0.39 68	0.30 31	0.32 42	0.31 57	0.19 2	0.49 67	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

CAR	0.28 20	0.19 11	0.44 49	0.38 28	0.26 109	0.39 65	0.20 15	0.55 24	0.38 63	0.36 78	0.34 49	0.29 43	0.19 2	0.52 86	0.26 32	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.15 62

LiteMatch*	0.28 20	0.20 24	0.53 112	0.39 41	0.28 163	0.31 33	0.23 54	0.55 24	0.39 68	0.30 31	0.28 29	0.35 92	0.29 58	0.47 51	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

LACA3	0.28 20	0.22 55	0.39 14	0.36 7	0.20 11	0.37 57	0.38 246	0.51 12	0.29 17	0.30 31	0.27 21	0.26 24	0.31 77	0.74 173	0.23 1	0.17 152	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.15 76	0.13 3

Test_v1	0.28 20	0.21 38	0.39 14	0.35 2	0.25 85	0.31 33	0.29 120	0.65 53	0.39 68	0.29 22	0.34 49	0.25 17	0.25 28	0.49 67	0.25 18	0.15 70	0.11 22	0.14 13	0.13 116	0.13 7	0.13 3

CSFM-Stereo	0.28 20	0.19 11	0.39 14	0.40 58	0.21 22	0.40 69	0.21 28	0.60 37	0.33 29	0.32 46	0.29 33	0.31 57	0.29 58	0.49 67	0.27 53	0.15 70	0.14 239	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

LGtest1	0.28 20	0.23 78	0.46 56	0.42 83	0.22 30	0.41 81	0.19 7	0.58 29	0.29 17	0.30 31	0.25 11	0.29 43	0.29 58	0.57 101	0.26 32	0.18 202	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.14 35	0.16 120

monster-pro	0.29 29	0.19 11	0.48 73	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.28 29	0.23 5	0.20 6	0.60 117	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

PointNet	0.29 29	0.19 11	0.40 22	0.40 58	0.23 43	0.38 63	0.28 108	0.72 85	0.40 79	0.26 10	0.32 42	0.39 120	0.22 17	0.50 80	0.27 53	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.12 48	0.15 76	0.14 26

LACA2	0.29 29	0.23 78	0.52 107	0.36 7	0.18 2	0.40 69	0.38 246	0.64 49	0.27 13	0.29 22	0.33 46	0.36 98	0.26 34	0.47 51	0.24 8	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.16 110	0.12 1

252Zero-FE	0.29 29	0.24 108	0.47 65	0.42 83	0.25 85	0.29 26	0.19 7	0.71 77	0.49 121	0.32 46	0.34 49	0.22 3	0.25 28	0.43 35	0.30 98	0.16 104	0.13 148	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

MonStereo	0.29 29	0.19 11	0.47 65	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.28 29	0.23 5	0.20 6	0.60 117	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 29	0.21 38	0.51 99	0.41 71	0.27 124	0.26 15	0.25 76	0.51 12	0.31 24	0.37 90	0.48 120	0.28 39	0.35 112	0.54 90	0.29 81	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 29	0.19 11	0.48 73	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.29 33	0.23 5	0.21 12	0.59 113	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

IGEV	0.29 29	0.18 4	0.43 40	0.38 28	0.31 232	0.45 114	0.21 28	0.63 48	0.42 87	0.32 46	0.44 99	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 32	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.12 1	0.14 26

MLG-Stereo_test3	0.29 29	0.20 24	0.46 56	0.43 101	0.24 56	0.47 137	0.19 7	0.75 105	0.31 24	0.36 78	0.22 7	0.35 92	0.21 12	0.61 121	0.26 32	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.15 62

MLG-Stereo_test1	0.29 29	0.21 38	0.42 35	0.41 71	0.25 85	0.37 57	0.20 15	0.71 77	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 78	0.26 34	0.92 248	0.26 32	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.13 3

MonSter	0.29 29	0.19 11	0.48 73	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.29 33	0.23 5	0.20 6	0.60 117	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

dual_stereo	0.29 29	0.21 38	0.39 14	0.40 58	0.23 43	0.25 10	0.22 38	0.59 33	0.32 28	0.33 52	0.26 17	0.40 129	0.23 23	0.86 225	0.30 98	0.16 104	0.13 148	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

depth_test_26	0.30 41	0.20 24	0.42 35	0.37 14	0.25 85	0.21 6	0.24 68	0.41 6	0.37 58	0.31 42	0.80 259	0.28 39	0.24 25	0.49 67	0.25 18	0.22 376	0.16 354	0.18 198	0.17 270	0.19 239	0.18 178

MatchStereo	0.30 41	0.21 38	0.44 49	0.35 2	0.19 5	0.21 6	0.23 54	0.90 180	0.54 141	0.28 17	0.48 120	0.25 17	0.24 25	0.53 87	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.30 41	0.19 11	0.38 7	0.39 41	0.25 85	0.32 37	0.22 38	0.65 53	0.58 163	0.28 17	0.33 46	0.33 78	0.29 58	0.58 105	0.32 130	0.14 37	0.13 148	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.17 154

BridgeDepth	0.30 41	0.21 38	0.39 14	0.41 71	0.18 2	0.57 256	0.32 159	0.71 77	0.35 43	0.27 12	0.26 17	0.39 120	0.43 166	0.48 61	0.29 81	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 48	0.15 76	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.30 41	0.23 78	0.50 90	0.38 28	0.26 109	0.26 15	0.20 15	0.84 149	0.31 24	0.31 42	0.26 17	0.25 17	0.26 34	0.94 253	0.23 1	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.14 35	0.13 3

asda	0.31 46	0.24 108	0.51 99	0.39 41	0.24 56	0.43 101	0.33 169	0.68 63	0.40 79	0.39 114	0.44 99	0.27 30	0.35 112	0.55 93	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.5_new	0.31 46	0.25 148	0.46 56	0.38 28	0.24 56	0.52 206	0.36 219	0.65 53	0.35 43	0.48 167	0.43 89	0.27 30	0.27 46	0.42 30	0.26 32	0.14 37	0.10 2	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 46	0.25 148	0.46 56	0.38 28	0.24 56	0.52 206	0.36 219	0.65 53	0.35 43	0.48 167	0.43 89	0.27 30	0.27 46	0.42 30	0.26 32	0.14 37	0.10 2	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.15 62

LG-Stereo_L1	0.31 46	0.24 108	0.49 80	0.38 28	0.27 124	0.28 22	0.21 28	0.68 63	0.29 17	0.27 12	0.25 11	0.25 17	0.22 17	1.25 350	0.24 8	0.16 104	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 46	0.20 24	0.42 35	0.42 83	0.20 11	0.41 81	0.19 7	0.85 155	0.24 6	0.26 10	0.22 7	0.33 78	0.27 46	1.09 310	0.27 53	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.13 3

Pro-Stereo	0.32 51	0.17 2	0.36 5	0.41 71	0.29 184	0.59 276	0.21 28	0.36 3	0.30 23	0.35 66	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 433	0.26 32	0.14 37	0.11 22	0.19 226	0.17 270	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-mixall	0.32 51	0.20 24	0.44 49	0.37 14	0.22 30	0.28 22	0.18 2	0.69 67	0.36 56	0.37 90	0.36 57	0.27 30	0.20 6	1.43 404	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.12 1	0.15 62

asd	0.32 51	0.22 55	0.49 80	0.40 58	0.25 85	0.47 137	0.30 131	0.77 114	0.35 43	0.44 140	0.40 74	0.28 39	0.34 103	0.64 139	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.13 3

4.25_new	0.32 51	0.27 206	0.49 80	0.40 58	0.27 124	0.49 160	0.39 264	0.69 67	0.35 43	0.40 124	0.43 89	0.27 30	0.36 121	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 51	0.27 206	0.49 80	0.40 58	0.27 124	0.49 160	0.39 264	0.69 67	0.35 43	0.40 124	0.43 89	0.27 30	0.36 121	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 51	0.27 206	0.49 80	0.40 58	0.27 124	0.49 160	0.39 264	0.69 67	0.35 43	0.40 124	0.43 89	0.27 30	0.36 121	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.13 3

4w-stereo	0.32 51	0.25 148	0.52 107	0.38 28	0.25 85	0.46 124	0.28 108	0.68 63	0.35 43	0.43 134	0.45 106	0.28 39	0.39 140	0.63 136	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.14 26

IGEV-Stereo++	0.32 51	0.22 55	0.47 65	0.48 199	0.33 287	0.33 39	0.22 38	0.78 122	0.48 116	0.35 66	0.41 77	0.32 67	0.47 207	0.40 19	0.29 81	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.15 62

Anonymus	0.33 59	0.22 55	0.43 40	0.47 178	0.28 163	0.43 101	0.24 68	0.58 29	0.41 85	0.35 66	0.32 42	0.50 190	0.40 145	0.58 105	0.34 155	0.15 70	0.12 55	0.18 198	0.17 270	0.15 76	0.20 256

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 59	0.23 78	0.59 145	0.43 101	0.28 163	0.40 69	0.26 89	0.83 140	0.39 68	0.34 59	0.44 99	0.29 43	0.46 197	0.36 6	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.26 422

AdaDepth	0.33 59	0.23 78	0.69 223	0.46 157	0.29 184	0.44 109	0.24 68	0.54 23	0.38 63	0.33 52	0.38 62	0.26 24	0.31 77	0.81 203	0.27 53	0.12 6	0.13 148	0.16 96	0.13 116	0.16 110	0.20 256

2.5w	0.33 59	0.23 78	0.53 112	0.41 71	0.25 85	0.42 92	0.38 246	0.69 67	0.35 43	0.38 101	0.54 164	0.24 13	0.26 34	0.91 246	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 13	0.13 116	0.14 35	0.15 62

2.75w_new	0.33 59	0.24 108	0.51 99	0.36 7	0.24 56	0.41 81	0.42 301	0.61 45	0.40 79	0.50 184	0.44 99	0.24 13	0.34 103	0.77 187	0.34 155	0.13 19	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.13 3

3.25w_new	0.33 59	0.22 55	0.50 90	0.39 41	0.24 56	0.52 206	0.33 169	0.77 114	0.43 92	0.49 175	0.46 113	0.32 67	0.37 127	0.64 139	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 59	0.22 55	0.50 90	0.39 41	0.24 56	0.52 206	0.33 169	0.77 114	0.43 92	0.49 175	0.46 113	0.32 67	0.37 127	0.64 139	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.15 62

LG-G_1	0.33 59	0.22 55	0.48 73	0.44 123	0.20 11	0.64 317	0.18 2	0.80 127	0.28 14	0.30 31	0.30 38	0.36 98	0.35 112	0.88 234	0.26 32	0.17 152	0.13 148	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.16 120

LG-G	0.33 59	0.22 55	0.48 73	0.44 123	0.20 11	0.64 317	0.18 2	0.80 127	0.28 14	0.30 31	0.30 38	0.36 98	0.35 112	0.88 234	0.26 32	0.17 152	0.13 148	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.16 120

aanet-new-32k	0.34 68	0.25 148	0.67 211	0.44 123	0.26 109	0.53 216	0.23 54	0.84 149	0.34 33	0.38 101	0.39 64	0.43 144	0.54 279	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 68	0.25 148	0.66 206	0.44 123	0.26 109	0.53 216	0.23 54	0.84 149	0.34 33	0.38 101	0.39 64	0.43 144	0.54 279	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.15 62

aanet-new-28k	0.34 68	0.24 108	0.83 312	0.44 123	0.22 30	0.47 137	0.29 120	0.75 105	0.40 79	0.37 90	0.41 77	0.37 109	0.49 232	0.40 19	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.22 369	0.17 154

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 68	0.23 78	0.83 312	0.42 83	0.23 43	0.35 46	0.33 169	0.87 166	0.35 43	0.39 114	0.41 77	0.31 57	0.44 176	0.53 87	0.27 53	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 68	0.23 78	0.73 249	0.47 178	0.23 43	0.42 92	0.21 28	0.76 111	0.45 109	0.37 90	0.44 99	0.37 109	0.48 213	0.43 35	0.29 81	0.14 37	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.15 62

LiteMatch	0.34 68	0.26 175	0.38 7	0.47 178	0.26 109	0.35 46	0.31 140	0.53 18	0.34 33	0.30 31	0.27 21	0.40 129	0.51 253	0.47 51	0.75 442	0.22 376	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.26 422

DispViT+	0.34 68	0.20 24	0.40 22	0.37 14	0.55 521	0.30 29	0.23 54	0.73 93	0.58 163	0.33 52	0.35 54	0.30 51	0.25 28	1.13 324	0.29 81	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 62

GEAStereo	0.34 68	0.23 78	0.46 56	0.49 220	0.33 287	0.46 124	0.35 202	0.87 166	0.42 87	0.36 78	0.39 64	0.32 67	0.33 95	0.45 41	0.29 81	0.22 376	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.17 149	0.16 120

qwe	0.34 68	0.22 55	0.48 73	0.39 41	0.27 124	0.49 160	0.30 131	0.76 111	0.40 79	0.51 196	0.49 129	0.26 24	0.29 58	0.83 211	0.35 166	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.14 26

3.75w	0.34 68	0.23 78	0.50 90	0.39 41	0.30 208	0.62 294	0.36 219	0.70 76	0.38 63	0.44 140	0.49 129	0.25 17	0.36 121	0.72 167	0.28 65	0.13 19	0.09 1	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

2w_stereo	0.34 68	0.25 148	0.52 107	0.40 58	0.23 43	0.46 124	0.47 378	0.77 114	0.44 97	0.47 155	0.51 141	0.24 13	0.44 176	0.49 67	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.16 120

SGD-Stereo	0.34 68	0.22 55	0.44 49	0.39 41	0.20 11	0.42 92	0.22 38	0.71 77	0.33 29	0.43 134	0.34 49	0.27 30	0.35 112	1.15 328	0.33 144	0.21 340	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.15 62

GREAT-IGEV	0.34 68	0.22 55	0.54 118	0.40 58	0.31 232	0.36 54	0.28 108	0.59 33	0.66 198	0.28 17	0.51 141	0.29 43	0.29 58	0.86 225	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.17 149	0.16 120
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.34 68	0.23 78	0.46 56	0.44 123	0.29 184	0.79 401	0.23 54	0.50 11	0.39 68	0.38 101	0.32 42	0.23 5	0.25 28	1.21 345	0.28 65	0.17 152	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.16 120

PhaseNet	0.35 82	0.24 108	0.47 65	0.45 142	0.28 163	0.56 251	0.24 68	0.66 58	0.44 97	0.32 46	0.39 64	0.54 217	0.32 89	0.57 101	0.40 232	0.15 70	0.13 148	0.20 277	0.20 360	0.17 149	0.22 325

aanet-new-40k	0.35 82	0.25 148	0.95 388	0.42 83	0.26 109	0.51 194	0.23 54	0.79 124	0.34 33	0.34 59	0.48 120	0.33 78	0.51 253	0.37 9	0.29 81	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.15 62

aanet-new-34k	0.35 82	0.26 175	0.85 331	0.42 83	0.20 11	0.33 39	0.31 140	0.92 182	0.44 97	0.35 66	0.54 164	0.35 92	0.56 292	0.39 13	0.27 53	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 82	0.24 108	0.62 174	0.43 101	0.25 85	0.53 216	0.30 131	0.72 85	0.39 68	0.41 131	0.63 194	0.35 92	0.48 213	0.46 48	0.26 32	0.14 37	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.18 199	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 82	0.23 78	0.86 340	0.45 142	0.23 43	0.47 137	0.23 54	0.75 105	0.51 130	0.37 90	0.48 120	0.34 88	0.49 232	0.47 51	0.30 98	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.16 110	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 82	0.24 108	0.83 312	0.49 220	0.22 30	0.48 151	0.25 76	0.94 193	0.46 111	0.39 114	0.29 33	0.33 78	0.48 213	0.41 26	0.30 98	0.14 37	0.10 2	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.17 154

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 82	0.22 55	0.54 118	0.46 157	0.33 287	0.40 69	0.34 186	0.80 127	0.44 97	0.38 101	0.61 190	0.40 129	0.50 243	0.37 9	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.16 120

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 82	0.22 55	0.55 123	0.42 83	0.27 124	0.42 92	0.39 264	1.02 215	0.54 141	0.37 90	0.51 141	0.34 88	0.44 176	0.36 6	0.27 53	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.15 62

2.25w	0.35 82	0.24 108	0.55 123	0.38 28	0.24 56	0.44 109	0.25 76	0.69 67	0.42 87	0.49 175	0.59 186	0.27 30	0.35 112	0.83 211	0.37 198	0.13 19	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.17 154

3.5w_stereo	0.35 82	0.27 206	0.55 123	0.38 28	0.25 85	0.54 233	0.34 186	0.73 93	0.40 79	0.46 153	0.45 106	0.31 57	0.38 135	0.80 202	0.40 232	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

3w_stereo	0.35 82	0.25 148	0.60 157	0.41 71	0.21 22	0.52 206	0.53 429	0.72 85	0.47 114	0.47 155	0.50 137	0.23 5	0.45 187	0.49 67	0.30 98	0.13 19	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.17 154

monsters	0.35 82	0.21 38	0.49 80	0.43 101	0.39 383	0.34 42	0.26 89	0.69 67	0.44 97	0.49 175	0.41 77	0.23 5	0.26 34	1.38 386	0.27 53	0.14 37	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

S2M2_L	0.35 82	0.28 229	0.47 65	0.43 101	0.30 208	0.31 33	0.16 1	0.61 45	0.68 203	0.32 46	0.49 129	0.47 172	0.34 103	0.40 19	0.33 144	0.25 449	0.22 495	0.20 277	0.22 432	0.25 438	0.23 350
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap_with_dpt	0.36 95	0.24 108	0.64 193	0.43 101	0.39 383	0.50 181	0.44 340	0.71 77	0.50 126	0.56 221	0.67 212	0.32 67	0.30 70	0.39 13	0.29 81	0.16 104	0.12 55	0.19 226	0.15 191	0.14 35	0.14 26

GSStereo	0.36 95	0.23 78	0.46 56	0.50 243	0.33 287	0.46 124	0.35 202	1.31 348	0.53 138	0.38 101	0.39 64	0.32 67	0.33 95	0.45 41	0.29 81	0.20 302	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

Zero-FE251	0.36 95	0.25 148	0.64 193	0.49 220	0.30 208	0.57 256	0.24 68	0.86 162	0.36 56	0.53 206	0.39 64	0.51 195	0.41 148	0.49 67	0.28 65	0.19 251	0.15 317	0.17 149	0.12 48	0.14 35	0.16 120

1w_stereo	0.36 95	0.21 38	0.47 65	0.44 123	0.27 124	0.47 137	0.54 444	0.66 58	0.51 130	0.44 140	0.67 212	0.25 17	0.45 187	0.62 126	0.34 155	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.15 62

monsterstereo	0.36 95	0.21 38	0.53 112	0.48 199	0.36 342	0.27 20	0.29 120	0.58 29	0.52 134	0.45 148	0.61 190	0.26 24	0.27 46	1.23 347	0.28 65	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.13 3

111111	0.36 95	0.22 55	0.49 80	0.47 178	0.45 450	0.36 54	0.22 38	1.04 232	0.44 97	0.33 52	0.33 46	0.40 129	0.26 34	0.99 271	0.27 53	0.17 152	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.15 76	0.15 62

RAStereo	0.36 95	0.22 55	0.85 331	0.48 199	0.28 163	0.27 20	0.28 108	0.77 114	0.65 196	0.33 52	0.43 89	0.44 147	0.31 77	0.45 41	0.35 166	0.18 202	0.15 317	0.19 226	0.15 191	0.19 239	0.15 62

gcap-zeroshot	0.36 95	0.24 108	0.63 179	0.42 83	0.40 398	0.47 137	0.41 289	0.73 93	0.56 154	0.54 208	0.63 194	0.33 78	0.27 46	0.39 13	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.14 35	0.14 26

testlalala	0.36 95	0.24 108	0.63 179	0.42 83	0.40 398	0.47 137	0.41 289	0.73 93	0.56 154	0.54 208	0.63 194	0.33 78	0.27 46	0.39 13	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.14 35	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 104	0.24 108	0.98 402	0.42 83	0.25 85	0.43 101	0.35 202	0.75 105	0.35 43	0.29 22	0.41 77	0.31 57	0.50 243	1.00 276	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.19 239	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 104	0.23 78	0.94 382	0.43 101	0.23 43	0.58 270	0.31 140	0.83 140	0.35 43	0.35 66	0.39 64	0.40 129	0.43 166	0.78 196	0.23 1	0.13 19	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.17 149	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 104	0.23 78	0.94 382	0.43 101	0.22 30	0.50 181	0.30 131	0.74 101	0.34 33	0.34 59	0.41 77	0.31 57	0.51 253	1.04 289	0.26 32	0.13 19	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 104	0.24 108	1.02 418	0.44 123	0.21 22	0.33 39	0.36 219	0.79 124	0.34 33	0.33 52	0.42 86	0.31 57	0.58 316	0.93 251	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 104	0.24 108	0.82 302	0.44 123	0.22 30	0.51 194	0.32 159	0.80 127	0.37 58	0.35 66	0.40 74	0.36 98	0.56 292	0.83 211	0.26 32	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.15 62

aanet-32k-new	0.37 104	0.27 206	0.97 398	0.44 123	0.24 56	0.50 181	0.32 159	0.69 67	0.38 63	0.35 66	0.42 86	0.36 98	0.55 283	0.79 198	0.25 18	0.17 152	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.19 239	0.14 26

aanet-new-10k	0.37 104	0.24 108	0.98 402	0.48 199	0.24 56	0.66 328	0.25 76	0.72 85	0.43 92	0.39 114	0.42 86	0.40 129	0.52 263	0.42 30	0.30 98	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.19 239	0.15 62

aanet-new-14k	0.37 104	0.26 175	0.93 374	0.47 178	0.23 43	0.45 114	0.33 169	0.73 93	0.62 184	0.40 124	0.49 129	0.30 51	0.63 341	0.42 30	0.30 98	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.21 347	0.16 120

aanet-new-8k	0.37 104	0.25 148	0.65 201	0.46 157	0.26 109	0.53 216	0.35 202	0.84 149	0.54 141	0.36 78	0.43 89	0.33 78	0.61 339	0.69 156	0.30 98	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.16 110	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 104	0.23 78	0.62 174	0.50 243	0.29 184	0.74 370	0.39 264	0.72 85	0.48 116	0.38 101	0.51 141	0.36 98	0.50 243	0.45 41	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.17 149	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 104	0.22 55	0.55 123	0.44 123	0.42 430	0.58 270	0.30 131	0.87 166	0.44 97	0.38 101	0.53 153	0.47 172	0.59 322	0.40 19	0.34 155	0.16 104	0.11 22	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 104	0.24 108	0.61 166	0.42 83	0.40 398	0.48 151	0.41 289	0.72 85	0.58 163	0.55 215	0.65 202	0.32 67	0.27 46	0.41 26	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.16 235	0.14 35	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 104	0.24 108	0.63 179	0.43 101	0.40 398	0.46 124	0.39 264	0.71 77	0.56 154	0.58 226	0.68 215	0.36 98	0.26 34	0.51 82	0.30 98	0.16 104	0.12 55	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 104	0.24 108	0.63 179	0.43 101	0.41 419	0.49 160	0.41 289	0.73 93	0.60 176	0.56 221	0.66 208	0.31 57	0.26 34	0.42 30	0.31 116	0.16 104	0.11 22	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 104	0.25 148	0.62 174	0.41 71	0.46 459	0.82 417	0.22 38	0.67 61	0.48 116	0.32 46	0.55 170	0.37 109	0.31 77	0.85 222	0.28 65	0.18 202	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.14 26

gasm-f	0.37 104	0.24 108	0.50 90	0.49 220	0.33 287	0.37 57	0.44 340	0.87 166	0.42 87	0.36 78	0.65 202	0.32 67	0.46 197	0.58 105	0.30 98	0.22 376	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.16 120

LG-Stereo	0.37 104	0.27 206	0.94 382	0.48 199	0.26 109	0.37 57	0.30 131	0.88 174	0.57 160	0.38 101	0.58 183	0.29 43	0.21 12	0.51 82	0.37 198	0.14 37	0.14 239	0.20 277	0.18 299	0.18 199	0.14 26

GIP-stereo	0.37 104	0.25 148	0.49 80	0.55 341	0.41 419	0.37 57	0.22 38	1.03 224	0.56 154	0.35 66	0.52 149	0.46 162	0.37 127	0.55 93	0.28 65	0.20 302	0.13 148	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.16 120

test_for_model	0.37 104	0.24 108	0.61 166	0.42 83	0.40 398	0.48 151	0.41 289	0.72 85	0.58 163	0.55 215	0.65 202	0.32 67	0.27 46	0.41 26	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.16 235	0.14 35	0.14 26

TS12	0.38 123	0.21 38	0.43 40	0.44 123	0.21 22	0.58 270	0.31 140	1.06 239	0.49 121	0.43 134	0.73 239	0.35 92	0.40 145	0.73 170	0.41 243	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.18 178

Foundation-i1c-attn	0.38 123	0.18 4	0.41 31	0.37 14	0.20 11	0.51 194	0.47 378	1.13 274	0.48 116	0.47 155	0.45 106	0.54 217	0.49 232	0.71 163	0.29 81	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

NLSM3	0.38 123	0.21 38	0.47 65	0.46 157	0.36 342	0.43 101	0.34 186	0.75 105	0.62 184	0.43 134	0.70 227	0.39 120	0.43 166	0.62 126	0.37 198	0.15 70	0.12 55	0.19 226	0.17 270	0.16 110	0.16 120

zero-FE	0.38 123	0.24 108	0.54 118	0.48 199	0.46 459	0.29 26	0.23 54	0.69 67	0.34 33	0.34 59	0.41 77	0.37 109	0.49 232	0.68 155	0.35 166	0.23 403	0.12 55	0.18 198	0.13 116	0.82 655	0.19 223

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 123	0.25 148	0.61 166	0.53 310	0.29 184	0.36 54	0.22 38	1.24 327	0.42 87	0.45 148	0.65 202	0.37 109	0.51 253	0.41 26	0.30 98	0.18 202	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.18 199	0.20 256

AIO_rvc	0.38 123	0.25 148	0.65 201	0.47 178	0.31 232	0.55 240	0.38 246	0.98 203	0.51 130	0.35 66	0.48 120	0.49 182	0.22 17	0.87 230	0.31 116	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.15 62

AIO_test	0.38 123	0.24 108	0.59 145	0.47 178	0.31 232	0.55 240	0.44 340	0.86 162	0.50 126	0.34 59	0.48 120	0.46 162	0.30 70	0.76 184	0.31 116	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.15 62

IGEV-RUCA	0.38 123	0.24 108	0.51 99	0.51 260	0.36 342	0.59 276	0.23 54	0.68 63	0.52 134	0.39 114	0.50 137	0.44 147	0.31 77	0.86 225	0.31 116	0.24 425	0.13 148	0.16 96	0.12 48	0.20 296	0.21 290

MaDis-Stereo	0.38 123	0.27 206	0.72 234	0.45 142	0.35 328	0.30 29	0.31 140	0.81 132	0.54 141	0.38 101	0.38 62	0.58 244	0.49 232	0.53 87	0.39 215	0.20 302	0.16 354	0.19 226	0.15 191	0.19 239	0.15 62

UniTT-Stereo	0.38 123	0.24 108	0.67 211	0.49 220	0.36 342	0.40 69	0.32 159	0.55 24	0.55 150	0.55 215	0.55 170	0.36 98	0.31 77	0.59 113	0.52 335	0.21 340	0.15 317	0.17 149	0.15 191	0.19 239	0.17 154

Foundation-i1b	0.39 133	0.18 4	0.41 31	0.37 14	0.20 11	0.52 206	0.48 389	1.19 306	0.43 92	0.52 201	0.44 99	0.60 255	0.52 263	0.70 158	0.29 81	0.16 104	0.12 55	0.14 13	0.13 116	0.14 35	0.14 26

VMStereo-Base	0.39 133	0.25 148	0.47 65	0.37 14	0.22 30	0.39 65	0.33 169	0.72 85	0.87 273	0.43 134	0.69 220	0.60 255	0.33 95	0.76 184	0.37 198	0.18 202	0.14 239	0.15 50	0.12 48	0.17 149	0.18 178

DDF-Stereo	0.39 133	0.24 108	0.53 112	0.51 260	0.45 450	0.30 29	0.23 54	0.64 49	0.34 33	0.34 59	0.40 74	0.37 109	0.48 213	0.94 253	0.35 166	0.24 425	0.12 55	0.18 198	0.13 116	0.85 656	0.19 223

HUF	0.39 133	0.27 206	0.71 232	0.43 101	0.24 56	0.51 194	0.47 378	0.99 212	0.55 150	0.37 90	0.45 106	0.53 210	0.41 148	0.70 158	0.29 81	0.18 202	0.14 239	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.17 154

fffft	0.39 133	0.24 108	0.56 131	0.45 142	0.34 310	0.42 92	0.48 389	0.85 155	0.39 68	0.45 148	0.35 54	0.38 116	0.31 77	1.32 369	0.34 155	0.14 37	0.12 55	0.19 226	0.15 191	0.16 110	0.18 178
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 133	0.26 175	0.54 118	0.50 243	0.24 56	0.45 114	0.39 264	1.13 274	0.57 160	0.42 132	0.49 129	0.52 203	0.25 28	0.74 173	0.32 130	0.16 104	0.13 148	0.18 198	0.14 165	0.16 110	0.15 62

DF	0.40 139	0.25 148	0.67 211	0.49 220	0.28 163	0.49 160	0.31 140	0.88 174	0.51 130	0.47 155	0.72 234	0.59 250	0.30 70	0.83 211	0.34 155	0.19 251	0.13 148	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.17 154

Foundation-i1a	0.40 139	0.19 11	0.42 35	0.36 7	0.20 11	0.51 194	0.46 365	1.17 300	0.49 121	0.57 224	0.46 113	0.63 273	0.56 292	0.82 205	0.30 98	0.15 70	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.16 120

ours_stereo	0.40 139	0.30 293	0.57 136	0.47 178	0.31 232	0.40 69	0.44 340	0.79 124	0.58 163	0.36 78	0.58 183	0.46 162	0.33 95	1.14 327	0.33 144	0.17 152	0.13 148	0.19 226	0.15 191	0.19 239	0.20 256

RSM++	0.40 139	0.26 175	0.55 123	0.51 260	0.27 124	0.49 160	0.41 289	0.83 140	0.52 134	0.39 114	0.47 117	0.60 255	0.34 103	1.02 284	0.31 116	0.16 104	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.18 199	0.15 62

RSM	0.40 139	0.25 148	0.53 112	0.50 243	0.27 124	0.46 124	0.40 276	0.94 193	0.49 121	0.42 132	0.44 99	0.65 280	0.33 95	1.07 302	0.32 130	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.17 149	0.15 62

trnet	0.40 139	0.23 78	0.40 22	0.37 14	0.20 11	0.53 216	0.29 120	0.81 132	1.15 419	0.59 230	0.72 234	0.53 210	0.43 166	0.56 96	0.37 198	0.18 202	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.14 35	0.14 26

CREStereo	0.40 139	0.24 108	0.40 22	0.37 14	0.22 30	0.52 206	0.29 120	0.81 132	1.15 419	0.59 230	0.72 234	0.51 195	0.42 158	0.57 101	0.37 198	0.19 251	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.14 35	0.15 62
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
aanet-new	0.41 146	0.27 206	0.70 229	0.48 199	0.38 371	0.73 366	0.29 120	0.71 77	0.39 68	0.38 101	0.51 141	0.36 98	0.73 382	0.98 270	0.31 116	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.16 120

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 146	0.53 553	1.34 519	0.47 178	0.40 398	0.37 57	0.24 68	1.18 301	0.43 92	0.37 90	0.43 89	0.41 138	0.41 148	0.46 48	0.30 98	0.14 37	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.18 178

BStereo	0.41 146	0.27 206	1.63 554	0.43 101	0.29 184	0.55 240	0.40 276	0.60 37	0.54 141	0.37 90	0.36 57	0.38 116	0.29 58	0.66 146	0.41 243	0.13 19	0.14 239	0.15 50	0.19 324	0.16 110	0.18 178

FlowAnything_test	0.41 146	0.27 206	0.67 211	0.60 427	0.33 287	0.62 294	0.35 202	0.64 49	0.48 116	0.46 153	0.36 57	0.45 157	0.37 127	0.54 90	0.52 335	0.25 449	0.19 439	0.28 511	0.33 595	0.22 369	0.22 325

MSCF	0.41 146	0.28 229	0.64 193	0.50 243	0.27 124	0.58 270	0.37 234	1.03 224	0.54 141	0.54 208	0.72 234	0.32 67	0.64 348	0.56 96	0.30 98	0.19 251	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.17 149	0.21 290

water-stereo	0.41 146	0.21 38	0.69 223	0.45 142	0.28 163	0.50 181	0.27 97	0.96 195	0.52 134	0.57 224	0.78 251	0.59 250	0.53 271	0.44 39	0.43 261	0.17 152	0.16 354	0.17 149	0.15 191	0.17 149	0.22 325

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 146	0.68 604	0.45 55	0.66 500	0.30 208	0.48 151	0.25 76	0.87 166	0.46 111	0.39 114	0.37 61	0.30 51	0.69 371	1.16 332	0.31 116	0.17 152	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.14 26

castereo++	0.41 146	0.26 175	0.51 99	0.44 123	0.32 267	0.96 483	0.22 38	1.13 274	0.61 181	0.33 52	0.45 106	0.50 190	0.39 140	0.94 253	0.25 18	0.18 202	0.12 55	0.17 149	0.12 48	0.14 35	0.16 120

SMoEStereo_RVC	0.41 146	0.26 175	0.55 123	0.46 157	0.31 232	0.60 283	0.36 219	0.85 155	0.47 114	0.47 155	0.43 89	0.42 140	0.34 103	1.40 392	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.20 277	0.15 191	0.16 110	0.18 178

GCAP-BAT	0.41 146	0.24 108	0.76 266	0.45 142	0.38 371	0.34 42	0.37 234	0.98 203	0.69 208	0.50 184	0.56 177	0.55 223	0.38 135	0.75 181	0.32 130	0.17 152	0.13 148	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.19 223

Pointernet	0.41 146	0.21 38	0.63 179	0.45 142	0.29 184	0.51 194	0.27 97	1.54 401	0.70 211	0.48 167	0.64 199	0.49 182	0.37 127	0.51 82	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 146	0.24 108	0.76 266	0.45 142	0.38 371	0.34 42	0.37 234	0.98 203	0.69 208	0.50 184	0.56 177	0.55 223	0.38 135	0.75 181	0.32 130	0.17 152	0.13 148	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.19 223

AEACV	0.41 146	0.25 148	0.60 157	0.55 341	0.52 499	0.43 101	0.38 246	0.98 203	0.63 188	0.44 140	0.56 177	0.46 162	0.59 322	0.56 96	0.31 116	0.17 152	0.13 148	0.18 198	0.16 235	0.17 149	0.17 154

LoS	0.41 146	0.23 78	0.46 56	0.39 41	0.23 43	0.48 151	0.40 276	1.12 268	0.94 304	0.50 184	0.66 208	0.49 182	0.42 158	0.63 136	0.39 215	0.19 251	0.14 239	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 146	0.24 108	0.59 145	0.45 142	0.27 124	0.54 233	0.22 38	1.23 325	0.56 154	0.44 140	0.43 89	0.68 288	0.29 58	0.89 239	0.34 155	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.17 270	0.17 149	0.18 178

GLC_STEREO	0.41 146	0.27 206	0.43 40	0.55 341	0.24 56	0.47 137	0.30 131	0.81 132	0.64 193	0.53 206	0.74 242	0.50 190	0.31 77	0.65 144	0.45 279	0.18 202	0.20 456	0.23 394	0.19 324	0.21 347	0.21 290

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 162	0.21 38	0.92 370	0.41 71	0.29 184	0.45 114	0.28 108	0.87 166	0.39 68	0.35 66	0.55 170	0.39 120	0.48 213	0.40 19	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	1.51 678

Selective-IGEV-i32	0.42 162	0.26 175	0.56 131	0.48 199	0.27 124	0.45 114	0.33 169	1.56 408	0.61 181	0.36 78	0.47 117	0.52 203	0.30 70	1.08 305	0.33 144	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.15 62

mms	0.42 162	0.29 262	0.60 157	0.47 178	0.33 287	0.43 101	0.46 365	0.75 105	0.50 126	0.36 78	0.61 190	0.44 147	0.30 70	1.39 390	0.34 155	0.16 104	0.14 239	0.18 198	0.15 191	0.19 239	0.21 290

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 162	0.21 38	0.92 370	0.41 71	0.29 184	0.45 114	0.28 108	0.87 166	0.39 68	0.35 66	0.55 170	0.39 120	0.48 213	0.40 19	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	1.51 678

CASnet	0.42 162	0.26 175	0.52 107	0.52 287	0.21 22	0.49 160	0.35 202	0.85 155	0.85 267	0.84 298	0.69 220	0.48 178	0.31 77	0.57 101	0.34 155	0.19 251	0.12 55	0.27 495	0.22 432	0.23 394	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 162	0.26 175	0.56 131	0.48 199	0.27 124	0.45 114	0.33 169	1.56 408	0.61 181	0.36 78	0.47 117	0.52 203	0.30 70	1.08 305	0.33 144	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.15 62

CroCo-Stereo	0.42 162	0.33 369	0.83 312	0.59 419	0.28 163	0.26 15	0.33 169	1.22 318	0.85 267	0.43 134	0.49 129	0.65 280	0.46 197	0.40 19	0.36 184	0.19 251	0.15 317	0.16 96	0.14 165	0.20 296	0.17 154
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
DNS	0.43 169	0.28 229	0.73 249	0.51 260	0.30 208	0.57 256	0.25 76	1.09 254	0.68 203	0.65 250	0.55 170	0.71 306	0.38 135	0.46 48	0.30 98	0.24 425	0.16 354	0.15 50	0.15 191	0.22 369	0.25 400

Foundation-i1	0.43 169	0.19 11	0.39 14	0.44 123	0.37 355	0.54 233	0.47 378	1.46 381	0.59 169	0.58 226	0.54 164	0.63 273	0.48 213	0.71 163	0.35 166	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.14 165	0.15 76	0.15 62

Replicate-Monster	0.43 169	0.30 293	2.04 590	0.37 14	0.22 30	0.47 137	0.23 54	0.82 137	0.50 126	0.44 140	0.27 21	0.31 57	0.29 58	1.01 280	0.26 32	0.14 37	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.38 554

GASTEREO	0.43 169	0.29 262	0.62 174	0.51 260	0.27 124	0.62 294	0.36 219	1.02 215	0.58 163	0.55 215	0.83 266	0.30 51	0.65 353	0.64 139	0.30 98	0.19 251	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.21 290

castereo	0.43 169	0.25 148	0.50 90	0.46 157	0.30 208	0.60 283	0.56 461	1.23 325	0.83 260	0.39 114	0.70 227	0.45 157	0.68 367	0.54 90	0.33 144	0.17 152	0.11 22	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.14 26

WCG-NET	0.43 169	0.23 78	0.58 139	0.42 83	0.26 109	0.46 124	0.32 159	0.77 114	1.16 426	0.77 275	0.75 243	0.58 244	0.44 176	0.62 126	0.38 208	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.14 165	0.15 76	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 169	0.28 229	0.61 166	0.46 157	0.28 163	0.49 160	0.33 169	0.60 37	0.89 279	0.47 155	1.32 469	0.51 195	0.32 89	0.66 146	0.39 215	0.20 302	0.16 354	0.18 198	0.16 235	0.18 199	0.18 178

MoCha-V2	0.43 169	0.23 78	0.55 123	0.56 363	0.23 43	0.44 109	0.32 159	1.35 358	0.63 188	0.54 208	0.55 170	0.42 140	0.57 299	1.12 322	0.28 65	0.15 70	0.13 148	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.18 178

GCAP-Stereo	0.43 169	0.32 347	0.80 289	0.50 243	0.27 124	0.53 216	0.31 140	1.05 236	0.67 200	0.69 260	0.71 231	0.58 244	0.42 158	0.51 82	0.35 166	0.18 202	0.15 317	0.18 198	0.13 116	0.17 149	0.15 62

MM-Stereo_test2	0.44 178	0.25 148	0.70 229	0.54 325	0.33 287	0.55 240	0.45 359	1.02 215	0.84 263	0.61 242	0.51 141	0.49 182	0.42 158	0.82 205	0.32 130	0.16 104	0.13 148	0.18 198	0.14 165	0.19 239	0.17 154

fffy	0.44 178	0.29 262	0.67 211	0.47 178	0.30 208	0.46 124	0.34 186	0.98 203	0.57 160	0.40 124	0.59 186	0.55 223	0.41 148	1.26 353	0.37 198	0.16 104	0.14 239	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.20 256

Occ-G	0.44 178	0.23 78	0.59 145	0.44 123	0.27 124	0.43 101	0.61 495	0.85 155	0.62 184	0.48 167	0.66 208	1.00 423	0.45 187	0.79 198	0.45 279	0.17 152	0.14 239	0.18 198	0.13 116	0.16 110	0.18 178

DN	0.45 181	0.25 148	0.59 145	0.51 260	0.44 445	0.59 276	0.31 140	0.97 196	0.90 284	0.47 155	0.54 164	0.76 315	0.35 112	0.66 146	0.37 198	0.25 449	0.18 418	0.20 277	0.16 235	0.21 347	0.23 350

depthmonostereo	0.45 181	0.26 175	0.89 352	0.49 220	0.24 56	0.60 283	0.36 219	1.03 224	0.77 230	0.50 184	0.65 202	0.50 190	0.55 283	0.70 158	0.39 215	0.16 104	0.16 354	0.16 96	0.14 165	0.16 110	0.20 256

IGEV++	0.45 181	0.24 108	0.63 179	0.58 400	0.32 267	0.42 92	0.25 76	2.16 580	0.65 196	0.38 101	0.58 183	0.46 162	0.44 176	0.56 96	0.40 232	0.20 302	0.13 148	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

ff7	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

ffff	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

11t	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

LoS_RVC	0.45 181	0.29 262	0.48 73	0.49 220	0.83 623	0.51 194	0.43 320	0.65 53	0.44 97	0.47 155	0.78 251	0.44 147	0.60 329	0.59 113	0.37 198	0.14 37	0.12 55	0.14 13	0.10 1	0.14 35	1.08 668

anonymousdsp	0.45 181	0.30 293	0.60 157	0.48 199	0.34 310	0.49 160	0.42 301	0.97 196	0.60 176	0.51 196	0.53 153	0.46 162	0.47 207	1.36 378	0.35 166	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

ccc-4	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

IGEV-Stereo	0.45 181	0.30 293	0.60 157	0.48 199	0.34 310	0.49 160	0.42 301	0.98 203	0.60 176	0.51 196	0.53 153	0.46 162	0.47 207	1.36 378	0.35 166	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 181	0.23 78	0.50 90	0.43 101	0.21 22	0.65 323	0.26 89	0.83 140	0.88 277	0.95 328	0.99 315	0.51 195	0.45 187	0.56 96	0.36 184	0.19 251	0.24 535	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.27 443

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 192	1.51 671	1.58 551	0.39 41	0.35 328	0.40 69	0.26 89	1.05 236	0.41 85	0.36 78	0.48 120	0.41 138	0.40 145	0.48 61	0.25 18	0.15 70	0.13 148	0.15 50	0.13 116	0.15 76	0.24 376

PSi22	0.46 192	0.26 175	0.50 90	0.47 178	0.24 56	0.46 124	0.22 38	0.83 140	1.02 344	0.47 155	0.65 202	0.80 327	0.51 253	1.44 410	0.32 130	0.15 70	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.20 296	0.19 223

DilatedVolume-Stereo	0.46 192	0.24 108	0.72 234	0.45 142	0.33 287	0.72 361	0.29 120	0.83 140	0.53 138	0.82 288	0.73 239	0.52 203	0.44 176	1.16 332	0.42 255	0.15 70	0.15 317	0.15 50	0.14 165	0.16 110	0.17 154

Reg-Stereo(zero)	0.46 192	0.23 78	0.50 90	0.45 142	0.25 85	0.41 81	0.27 97	0.80 127	1.12 399	0.93 322	0.79 254	0.91 384	0.46 197	0.74 173	0.44 266	0.15 70	0.13 148	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.18 178

rvit_stereo_0081_aga	0.46 192	0.37 461	0.91 367	0.52 287	0.41 419	0.49 160	0.40 276	0.88 174	0.66 198	0.59 230	0.56 177	0.53 210	0.43 166	0.67 151	0.44 266	0.27 497	0.21 474	0.22 356	0.20 360	0.26 453	0.19 223

rvit_stereo_0081	0.46 192	0.34 398	0.72 234	0.56 363	0.35 328	0.41 81	0.44 340	0.74 101	1.04 357	0.49 175	0.52 149	0.51 195	0.49 232	0.86 225	0.47 296	0.25 449	0.20 456	0.22 356	0.19 324	0.26 453	0.19 223

rvit_stereo_0082	0.46 192	0.34 398	0.72 234	0.56 363	0.35 328	0.41 81	0.44 340	0.74 101	1.04 357	0.49 175	0.52 149	0.51 195	0.49 232	0.86 225	0.47 296	0.25 449	0.20 456	0.22 356	0.19 324	0.26 453	0.19 223

IGEV-Stereo+	0.46 192	0.23 78	0.51 99	0.42 83	0.46 459	0.15 1	0.19 7	0.45 8	0.37 58	0.28 17	0.25 11	0.31 57	0.41 148	1.43 404	0.31 116	0.18 202	0.13 148	0.15 50	0.12 48	1.09 669	1.74 682

WCG-NET（raft）	0.46 192	0.23 78	0.59 145	0.42 83	0.24 56	0.50 181	0.35 202	0.76 111	1.10 384	0.72 267	0.76 244	0.91 384	0.50 243	0.88 234	0.40 232	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.14 165	0.15 76	0.17 154

ProNet	0.46 192	0.30 293	0.69 223	0.46 157	0.32 267	0.57 256	0.52 423	1.15 291	0.67 200	0.44 140	0.50 137	0.44 147	0.43 166	1.31 363	0.38 208	0.16 104	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.18 199	0.18 178

MC-Stereo	0.46 192	0.24 108	0.58 139	0.63 465	0.30 208	0.38 63	0.32 159	0.98 203	0.74 223	0.66 254	0.85 271	0.56 235	0.60 329	1.07 302	0.32 130	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.16 120

CroCo-Stereo Lap2	0.46 192	0.37 461	0.87 343	0.62 453	0.79 614	0.28 22	0.35 202	0.81 132	0.73 216	0.39 114	0.54 164	0.71 306	0.54 279	0.60 117	0.48 306	0.18 202	0.18 418	0.19 226	0.16 235	0.21 347	0.21 290

RT-Monster	0.47 204	0.24 108	0.54 118	0.46 157	0.40 398	0.51 194	0.27 97	0.97 196	1.02 344	0.89 312	0.87 278	0.68 288	0.41 148	0.70 158	0.41 243	0.16 104	0.14 239	0.15 50	0.13 116	0.14 35	0.22 325

DA	0.47 204	0.23 78	0.59 145	0.54 325	0.26 109	1.08 509	0.44 340	1.51 391	0.63 188	0.48 167	0.69 220	0.55 223	0.49 232	0.49 67	0.38 208	0.20 302	0.14 239	0.19 226	0.13 116	0.19 239	0.17 154

GGEV	0.47 204	0.23 78	0.59 145	0.54 325	0.26 109	1.08 509	0.44 340	1.51 391	0.63 188	0.48 167	0.69 220	0.55 223	0.49 232	0.49 67	0.38 208	0.20 302	0.14 239	0.19 226	0.13 116	0.19 239	0.17 154

tt45	0.47 204	0.25 148	0.52 107	0.47 178	0.34 310	0.78 392	0.32 159	0.86 162	0.45 109	0.52 201	0.45 106	0.49 182	0.37 127	2.12 523	0.36 184	0.16 104	0.13 148	0.19 226	0.16 235	0.17 149	0.21 290

rvit_stereo_0080	0.47 204	0.35 427	0.87 343	0.48 199	0.36 342	0.42 92	0.54 444	0.93 183	0.78 235	0.52 201	0.60 188	0.55 223	0.47 207	0.62 126	0.48 306	0.27 497	0.21 474	0.20 277	0.20 360	0.31 514	0.20 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 204	0.38 479	0.75 262	0.48 199	0.37 355	0.67 335	0.35 202	0.82 137	1.14 411	0.61 242	0.64 199	0.39 120	0.39 140	0.74 173	0.39 215	0.20 302	0.17 384	0.22 356	0.18 299	0.24 425	0.20 256

whm_eth	0.47 204	0.35 427	0.87 343	0.48 199	0.36 342	0.42 92	0.54 444	0.93 183	0.78 235	0.52 201	0.60 188	0.55 223	0.47 207	0.62 126	0.48 306	0.27 497	0.21 474	0.20 277	0.20 360	0.31 514	0.20 256

XX-TBD	0.47 204	0.71 609	0.39 14	0.81 604	0.25 85	0.57 256	0.26 89	0.73 93	1.30 518	0.78 277	1.01 322	0.45 157	0.33 95	0.49 67	0.39 215	0.20 302	0.15 317	0.15 50	0.11 10	0.17 149	0.15 62

PMTNet	0.47 204	0.22 55	0.43 40	0.39 41	0.24 56	0.71 357	0.26 89	0.78 122	1.03 351	0.65 250	0.69 220	0.55 223	0.48 213	0.90 242	0.36 184	0.99 671	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.15 76	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 213	1.24 658	2.47 611	0.41 71	0.31 232	0.29 26	0.27 97	1.09 254	0.39 68	0.35 66	0.49 129	0.38 116	0.44 176	0.38 11	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.20 256

HART	0.48 213	0.24 108	0.63 179	0.52 287	0.27 124	0.41 81	0.29 120	1.32 352	0.54 141	0.59 230	1.47 522	0.61 264	0.34 103	1.09 310	0.32 130	0.16 104	0.14 239	0.19 226	0.14 165	0.19 239	0.18 178

SCV_C0	0.48 213	0.29 262	0.88 348	0.46 157	0.31 232	0.46 124	0.31 140	1.67 431	0.87 273	0.40 124	0.52 149	0.54 217	0.29 58	1.27 356	0.34 155	0.18 202	0.14 239	0.17 149	0.14 165	0.20 296	0.18 178

CAS++	0.48 213	0.34 398	0.59 145	0.48 199	0.32 267	0.45 114	0.29 120	1.73 458	0.78 235	0.71 263	0.73 239	0.36 98	0.28 55	0.70 158	0.35 166	0.27 497	0.22 495	0.26 481	0.21 404	0.29 492	0.22 325
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 213	0.28 229	0.83 312	0.51 260	0.53 507	0.39 65	0.27 97	1.03 224	0.64 193	0.47 155	0.71 231	0.51 195	0.51 253	1.13 324	0.47 296	0.20 302	0.16 354	0.23 394	0.20 360	0.24 425	0.20 256

StereoAnything_RVC	0.49 218	1.60 677	0.87 343	0.37 14	0.21 22	0.26 15	0.21 28	0.53 18	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 112	1.29 360	0.23 1	0.22 376	0.11 22	0.15 50	0.11 10	2.36 683	0.13 3

999	0.49 218	0.25 148	0.55 123	0.51 260	0.35 328	0.74 370	0.31 140	0.89 179	0.59 169	0.39 114	0.50 137	0.50 190	0.36 121	2.41 550	0.41 243	0.17 152	0.13 148	0.18 198	0.15 191	0.16 110	0.23 350

rvit_stereo_0083	0.49 218	0.34 398	0.85 331	0.57 385	0.36 342	0.49 160	0.43 320	0.73 93	1.05 363	0.50 184	0.57 182	0.55 223	0.50 243	0.92 248	0.50 323	0.25 449	0.25 547	0.24 420	0.20 360	0.25 438	0.19 223

rvit_stereo_ft	0.49 218	0.38 479	1.03 423	0.68 525	0.42 430	0.40 69	0.58 473	0.93 183	0.86 271	0.47 155	0.55 170	0.57 242	0.48 213	0.67 151	0.53 346	0.26 476	0.17 384	0.22 356	0.22 432	0.24 425	0.19 223

RAFT-Stereo-weight	0.49 218	0.26 175	0.58 139	0.49 220	0.28 163	0.61 291	0.34 186	1.16 296	1.11 391	1.06 366	0.79 254	0.75 314	0.28 55	0.79 198	0.42 255	0.16 104	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.18 178

IGEVStereo-DCA	0.49 218	0.33 369	0.64 193	0.46 157	0.34 310	0.50 181	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.48 167	0.48 120	0.48 178	0.45 187	2.28 539	0.44 266	0.19 251	0.14 239	0.19 226	0.15 191	0.17 149	0.21 290

plain	0.49 218	0.29 262	1.23 494	0.51 260	0.40 398	0.35 46	0.37 234	1.04 232	0.62 184	0.44 140	0.76 244	0.42 140	0.41 148	1.17 338	0.46 286	0.23 403	0.15 317	0.24 420	0.19 324	0.25 438	0.18 178

iRaftStereo_RVC	0.49 218	0.28 229	0.72 234	0.53 310	0.29 184	0.52 206	0.33 169	1.14 279	0.84 263	0.85 301	0.99 315	0.55 223	0.36 121	0.83 211	0.40 232	0.18 202	0.13 148	0.22 356	0.20 360	0.20 296	0.18 178

CREStereo++_RVC	0.49 218	0.22 55	0.46 56	0.48 199	0.38 371	0.45 114	0.25 76	0.77 114	1.30 518	0.82 288	1.23 432	0.47 172	0.37 127	0.55 93	0.44 266	0.16 104	0.11 22	0.16 96	0.80 672	0.18 199	0.12 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
xyz-stereo-finetune	0.50 227	0.27 206	0.63 179	0.43 101	0.23 43	0.79 401	0.46 365	0.83 140	0.82 255	0.63 245	0.63 194	0.54 217	0.44 176	1.69 462	0.62 399	0.16 104	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.17 149	0.16 120

MyStereo07	0.50 227	0.30 293	0.58 139	0.58 400	0.48 472	0.59 276	0.78 544	1.19 306	0.60 176	0.49 175	0.54 164	0.43 144	0.55 283	1.32 369	0.36 184	0.18 202	0.18 418	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

4D-IteraStereo	0.50 227	0.26 175	0.84 325	0.51 260	0.49 479	0.64 317	0.31 140	0.91 181	1.02 344	1.05 360	0.72 234	0.76 315	0.32 89	0.69 156	0.40 232	0.18 202	0.11 22	0.23 394	0.20 360	0.19 239	0.16 120

SE	0.51 230	0.32 347	0.67 211	0.51 260	0.26 109	0.66 328	0.48 389	1.22 318	0.76 229	0.82 288	1.19 412	0.49 182	0.55 283	0.47 51	0.36 184	0.27 497	0.16 354	0.23 394	0.19 324	0.24 425	0.28 459

MM-Stereo_test1	0.51 230	0.26 175	0.59 145	0.53 310	0.31 232	0.50 181	0.53 429	1.06 239	1.09 380	0.88 309	0.70 227	0.54 217	0.59 322	1.18 339	0.35 166	0.19 251	0.17 384	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.18 178

SCV	0.51 230	0.29 262	0.72 234	0.63 465	0.27 124	0.40 69	0.38 246	2.32 612	0.75 228	0.36 78	0.49 129	0.55 223	0.35 112	1.31 363	0.34 155	0.25 449	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.18 199	0.18 178

CES	0.51 230	0.21 38	0.40 22	0.42 83	1.40 674	0.53 216	0.34 186	1.04 232	0.68 203	0.45 148	0.67 212	0.35 92	0.28 55	0.58 105	0.35 166	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.19 239	1.69 681

sCroCo_RVC	0.51 230	0.43 511	1.15 462	0.66 500	0.60 545	0.52 206	0.40 276	0.93 183	0.64 193	0.45 148	0.76 244	0.49 182	0.49 232	0.65 144	0.49 319	0.27 497	0.28 570	0.23 394	0.22 432	0.29 492	0.28 459

FE-Mocha	0.52 235	0.32 347	0.98 402	0.51 260	0.37 355	0.46 124	0.22 38	1.71 452	0.56 154	1.02 351	1.10 363	0.82 341	0.41 148	0.58 105	0.32 130	0.19 251	0.13 148	0.21 318	0.21 404	0.17 149	0.19 223

RCA-Stereo	0.52 235	0.26 175	0.66 206	0.49 220	0.33 287	0.54 233	0.44 340	1.20 311	1.41 565	0.69 260	1.06 346	0.63 273	0.79 409	0.62 126	0.35 166	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.14 165	0.16 110	0.16 120

GGDA	0.53 237	0.28 229	0.76 266	0.44 123	0.30 208	0.57 256	0.33 169	1.09 254	1.02 344	0.83 291	0.93 293	0.61 264	0.52 263	1.37 381	0.52 335	0.18 202	0.13 148	0.16 96	0.15 191	0.19 239	0.20 256

quiztm	0.53 237	0.28 229	0.60 157	0.51 260	0.67 577	0.45 114	0.42 301	1.85 493	0.93 298	0.81 285	1.15 399	0.56 235	0.31 77	0.59 113	0.38 208	0.18 202	0.12 55	0.17 149	0.14 165	0.19 239	0.19 223

Anonymus123	0.53 237	0.27 206	1.63 554	0.43 101	0.29 184	2.72 661	0.40 276	0.82 137	0.54 141	0.37 90	0.36 57	0.38 116	0.29 58	0.66 146	0.41 243	0.13 19	0.14 239	0.15 50	0.19 324	0.16 110	0.18 178

MM-Stereo_test3	0.53 237	0.26 175	0.60 157	0.56 363	0.73 589	0.49 160	0.53 429	1.31 348	1.08 372	0.64 247	0.97 309	0.61 264	0.42 158	0.82 205	0.40 232	0.21 340	0.18 418	0.20 277	0.16 235	0.19 239	0.21 290

model_zeroshot	0.53 237	0.31 326	1.00 412	0.57 385	0.39 383	0.74 370	0.39 264	1.38 365	0.67 200	0.88 309	0.85 271	0.71 306	0.37 127	0.77 187	0.39 215	0.21 340	0.17 384	0.19 226	0.17 270	0.17 149	0.22 325

knoymous	0.53 237	0.32 347	0.51 99	0.46 157	0.30 208	0.57 256	0.54 444	1.10 264	0.78 235	0.99 338	0.84 268	0.95 403	0.57 299	0.89 239	0.51 327	0.21 340	0.14 239	0.26 481	0.14 165	0.23 394	0.25 400

Lsterematch	0.54 243	0.26 175	0.72 234	0.47 178	0.26 109	0.70 353	0.31 140	0.84 149	1.14 411	0.97 333	1.28 456	0.68 288	0.51 253	0.90 242	0.75 442	0.22 376	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.26 422

NLSM1	0.54 243	0.26 175	0.61 166	0.49 220	1.04 653	0.83 425	0.31 140	1.55 404	0.68 203	0.52 201	0.77 248	0.46 162	0.48 213	1.02 284	0.56 367	0.19 251	0.19 439	0.21 318	0.18 299	0.20 296	0.18 178

NLCSM	0.54 243	0.30 293	0.60 157	0.53 310	0.74 597	0.71 357	0.47 378	1.25 331	0.71 214	0.64 247	0.51 141	0.48 178	0.60 329	1.34 373	0.71 433	0.19 251	0.20 456	0.21 318	0.19 324	0.22 369	0.21 290

tg	0.54 243	0.25 148	0.70 229	0.52 287	0.31 232	0.89 448	0.29 120	1.12 268	0.98 323	0.85 301	1.03 333	0.62 268	0.42 158	1.37 381	0.41 243	0.17 152	0.13 148	0.22 356	0.21 404	0.17 149	0.17 154

HUI-Stereo	0.54 243	0.33 369	0.81 293	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.29 120	1.14 279	0.74 223	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	0.83 211	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

SMOE	0.55 248	0.28 229	0.79 284	0.51 260	0.23 43	0.93 467	0.63 504	0.97 196	0.88 277	0.75 272	1.22 423	0.69 294	0.66 359	0.58 105	0.45 279	0.29 532	0.16 354	0.37 595	0.19 324	0.23 394	0.22 325

HLf8	0.55 248	0.28 229	1.26 505	0.43 101	0.34 310	0.63 305	0.35 202	1.33 354	1.17 434	0.64 247	0.84 268	0.56 235	0.44 176	1.09 310	0.49 319	0.21 340	0.14 239	0.17 149	0.14 165	0.19 239	0.22 325

TestStereo_HL2	0.55 248	0.30 293	0.83 312	0.44 123	0.33 287	0.58 270	0.34 186	1.12 268	0.99 332	0.84 298	0.95 298	0.61 264	0.52 263	1.60 446	0.53 346	0.20 302	0.14 239	0.16 96	0.14 165	0.19 239	0.20 256

WQFJA1	0.55 248	0.29 262	0.56 131	0.47 178	0.85 626	0.78 392	0.38 246	2.26 600	0.79 244	0.51 196	0.53 153	0.53 210	0.50 243	0.73 170	0.66 418	0.17 152	0.21 474	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.18 178

NLMM	0.55 248	0.29 262	0.56 131	0.47 178	0.86 628	0.78 392	0.38 246	2.26 600	0.79 244	0.51 196	0.53 153	0.53 210	0.50 243	0.73 170	0.66 418	0.17 152	0.21 474	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.18 178

Any-RAFT	0.55 248	0.27 206	0.49 80	0.50 243	0.27 124	0.98 487	0.25 76	1.71 452	1.08 372	0.90 314	0.99 315	1.13 470	0.46 197	0.74 173	0.35 166	0.19 251	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.19 223

Selective-RAFT	0.55 248	0.29 262	0.85 331	0.58 400	0.28 163	0.91 455	0.34 186	1.00 214	0.96 314	0.59 230	0.64 199	0.80 327	0.76 390	1.34 373	0.51 327	0.21 340	0.15 317	0.17 149	0.15 191	0.19 239	0.19 223

test_4	0.55 248	0.23 78	0.67 211	0.56 363	0.32 267	0.71 357	0.39 264	0.83 140	0.72 215	0.93 322	1.87 610	0.70 299	0.41 148	1.21 345	0.39 215	0.16 104	0.13 148	0.21 318	0.23 464	0.20 296	0.18 178

GMOStereo	0.55 248	0.28 229	0.72 234	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 553	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

error version	0.55 248	0.28 229	0.72 234	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 553	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

test-v	0.55 248	0.28 229	0.72 234	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 553	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

test-2	0.55 248	0.28 229	0.72 234	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 553	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

rafts_anoy	0.55 248	0.32 347	0.66 206	0.72 560	0.61 551	0.53 216	0.40 276	1.24 327	1.06 365	0.85 301	0.83 266	0.67 286	0.53 271	0.77 187	0.55 361	0.20 302	0.15 317	0.25 460	0.26 506	0.22 369	0.21 290

s12784h	0.55 248	0.22 55	0.49 80	0.43 101	0.19 5	1.00 489	0.34 186	1.40 370	1.30 518	0.84 298	0.93 293	0.63 273	0.52 263	1.48 419	0.47 296	0.15 70	0.12 55	0.17 149	0.11 10	0.19 239	0.13 3

raftrobust	0.55 248	0.27 206	0.63 179	0.68 525	0.69 582	0.50 181	0.34 186	1.08 247	0.97 320	1.32 497	0.88 283	0.62 268	0.80 416	0.82 205	0.44 266	0.20 302	0.16 354	0.16 96	0.14 165	0.15 76	0.18 178

Gwc-CoAtRS	0.55 248	0.27 206	0.73 249	0.49 220	0.30 208	0.63 305	0.25 76	1.38 365	1.12 399	1.05 360	1.02 325	1.10 460	0.55 283	0.72 167	0.44 266	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.17 154

ManiGeoR	0.56 264	0.28 229	1.23 494	0.43 101	0.35 328	0.56 251	0.35 202	1.30 344	1.14 411	0.58 226	0.85 271	0.56 235	0.50 243	1.43 404	0.58 377	0.18 202	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.17 149	0.21 290

HLf10	0.56 264	0.28 229	1.23 494	0.43 101	0.35 328	0.56 251	0.35 202	1.30 344	1.14 411	0.58 226	0.85 271	0.56 235	0.50 243	1.43 404	0.58 377	0.18 202	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.17 149	0.21 290

TestStereo-Hl	0.56 264	0.30 293	0.74 256	0.43 101	0.30 208	0.63 305	0.47 378	1.22 318	1.02 344	0.90 314	0.88 283	0.73 310	0.66 359	1.42 401	0.46 286	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.15 191	0.19 239	0.19 223

rvit_0105_6	0.56 264	0.38 479	1.13 455	0.67 514	0.38 371	0.50 181	0.51 412	0.88 174	1.33 530	0.54 208	0.56 177	0.65 280	0.57 299	0.97 267	0.46 286	0.32 552	0.31 588	0.28 511	0.25 489	0.29 492	0.23 350

MSKI-zero shot	0.56 264	0.30 293	0.61 166	0.55 341	0.28 163	0.68 339	0.28 108	1.25 331	0.68 203	0.92 319	1.33 475	0.81 335	0.33 95	1.94 499	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.19 223

EKT-Stereo	0.56 264	0.33 369	0.84 325	0.61 444	0.64 559	0.51 194	0.48 389	1.14 279	0.95 310	0.74 270	0.89 286	0.77 320	0.42 158	1.18 339	0.42 255	0.23 403	0.17 384	0.21 318	0.18 299	0.20 296	0.26 422

LL-Strereo2	0.56 264	0.36 440	0.77 272	0.56 363	0.40 398	0.68 339	0.37 234	1.21 316	0.83 260	0.96 331	0.79 254	0.91 384	0.41 148	1.08 305	0.48 306	0.18 202	0.17 384	0.29 523	0.25 489	0.22 369	0.19 223

test-3	0.56 264	0.24 108	0.82 302	0.50 243	0.29 184	0.57 256	0.34 186	1.09 254	1.03 351	1.33 503	0.69 220	0.87 363	0.45 187	1.68 458	0.39 215	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.17 270	0.17 149	0.16 120

test_1	0.56 264	0.24 108	0.82 302	0.50 243	0.29 184	0.57 256	0.34 186	1.09 254	1.03 351	1.28 482	0.69 220	0.87 363	0.45 187	1.67 456	0.39 215	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.17 270	0.17 149	0.16 120

PSM-adaLoss	0.56 264	0.33 369	0.81 293	0.52 287	0.27 124	0.63 305	0.41 289	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.09 310	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

ROB_FTStereo	0.56 264	0.33 369	0.82 302	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.25 76	1.14 279	0.74 223	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.18 339	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

cross-raft	0.56 264	0.26 175	0.65 201	0.55 341	0.31 232	0.66 328	0.37 234	1.68 435	0.82 255	1.06 366	1.07 350	1.25 496	0.45 187	0.74 173	0.39 215	0.15 70	0.13 148	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.17 154

test-1	0.56 264	0.28 229	1.13 455	0.58 400	0.34 310	0.60 283	0.38 246	1.56 408	0.98 323	0.80 280	1.02 325	0.83 351	0.52 263	0.64 139	0.46 286	0.17 152	0.16 354	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.26 422

raft+_RVC	0.56 264	0.29 262	0.61 166	0.65 487	0.56 527	0.53 216	0.53 429	1.40 370	1.02 344	0.78 277	1.04 339	0.70 299	0.55 283	1.00 276	0.49 319	0.18 202	0.16 354	0.19 226	0.19 324	0.18 199	0.17 154

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 264	0.28 229	0.81 293	0.45 142	0.25 85	0.40 69	0.34 186	1.12 268	1.13 405	1.35 517	1.58 559	0.80 327	0.67 363	0.71 163	0.43 261	0.14 37	0.11 22	0.18 198	0.17 270	0.18 199	0.16 120

H2IRNET	0.57 279	0.28 229	0.75 262	0.49 220	0.35 328	0.40 69	0.27 97	1.03 224	1.18 441	0.62 244	1.26 441	1.07 444	0.85 436	1.02 284	0.64 408	0.20 302	0.16 354	0.23 394	0.25 489	0.22 369	0.20 256

11t1	0.57 279	0.30 293	0.84 325	0.54 325	0.30 208	0.83 425	0.41 289	1.34 357	0.79 244	0.88 309	0.82 265	0.70 299	0.70 374	0.96 263	0.67 422	0.21 340	0.21 474	0.20 277	0.16 235	0.21 347	0.26 422

rrr	0.57 279	0.33 369	2.43 609	0.46 157	0.34 310	0.50 181	0.38 246	0.84 149	0.55 150	0.48 167	0.48 120	0.48 178	0.45 187	2.28 539	0.44 266	0.19 251	0.14 239	0.19 226	0.15 191	0.17 149	0.18 178

test_3	0.57 279	0.24 108	0.87 343	0.55 341	0.30 208	0.60 283	0.40 276	1.07 242	1.08 372	1.20 434	0.68 215	0.92 392	0.43 166	1.68 458	0.40 232	0.16 104	0.13 148	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.17 154

Patchmatch Stereo++	0.57 279	0.33 369	0.82 302	0.52 287	0.27 124	0.63 305	0.28 108	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.40 392	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 279	0.33 369	0.81 293	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.42 301	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.97 309	0.82 341	0.60 329	1.15 328	0.53 346	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

DeepStereo_RVC	0.57 279	0.31 326	0.78 280	0.53 310	0.30 208	0.57 256	0.32 159	1.11 266	0.80 250	1.17 410	0.94 297	0.83 351	0.93 478	1.01 280	0.61 394	0.23 403	0.14 239	0.21 318	0.19 324	0.24 425	0.26 422

iRAFT	0.57 279	0.33 369	0.82 302	0.52 287	0.27 124	0.63 305	0.28 108	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.40 392	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

CRE-IMP	0.57 279	0.32 347	0.82 302	0.54 325	0.29 184	0.77 391	0.25 76	1.19 306	0.79 244	1.09 372	0.95 298	0.81 335	0.57 299	1.11 319	0.57 372	0.22 376	0.14 239	0.23 394	0.19 324	0.28 475	0.24 376

RAFT-IKP	0.57 279	0.33 369	0.82 302	0.52 287	0.27 124	0.57 256	0.35 202	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.83 351	0.61 339	1.26 353	0.53 346	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

test_xeample3	0.57 279	0.33 369	3.11 633	0.46 157	0.34 310	0.55 240	0.38 246	0.86 162	0.49 121	0.54 208	0.46 113	0.44 147	0.44 176	1.49 426	0.45 279	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.15 191	0.17 149	0.18 178

CFNet-RSSM	0.57 279	0.25 148	0.76 266	0.49 220	0.28 163	0.59 276	0.27 97	1.89 505	1.17 434	1.09 372	0.95 298	1.06 441	0.53 271	0.74 173	0.41 243	0.17 152	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.16 120

HLF11	0.58 291	0.28 229	1.29 512	0.43 101	0.36 342	0.50 181	0.28 108	1.33 354	1.07 368	0.69 260	0.91 289	0.63 273	0.52 263	1.55 430	0.66 418	0.18 202	0.14 239	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.21 290

WQFJX	0.58 291	0.29 262	0.57 136	0.46 157	0.87 634	0.75 376	0.39 264	2.67 658	0.80 250	0.55 215	0.53 153	0.54 217	0.55 283	0.97 267	0.61 394	0.17 152	0.19 439	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.20 256

rvit_0105_4	0.58 291	0.40 494	1.19 483	0.68 525	0.38 371	0.53 216	0.55 454	0.93 183	1.27 494	0.56 221	0.61 190	0.72 309	0.63 341	1.01 280	0.47 296	0.33 559	0.33 607	0.29 523	0.25 489	0.29 492	0.26 422

AE-Stereo	0.58 291	0.29 262	0.81 293	0.62 453	0.41 419	0.69 349	0.46 365	2.49 640	1.25 481	0.49 175	0.77 248	0.69 294	0.46 197	0.61 121	0.42 255	0.17 152	0.16 354	0.21 318	0.20 360	0.19 239	0.18 178

1test111	0.58 291	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.58 414	0.91 286	0.60 237	0.80 259	0.47 172	0.87 453	0.99 271	0.67 422	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.15 191	0.23 394	0.25 400

RAFT-Test	0.58 291	0.27 206	0.81 293	0.50 243	0.33 287	0.95 477	0.27 97	1.40 370	0.89 279	1.00 342	1.12 376	1.39 532	0.48 213	0.74 173	0.41 243	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.14 165	0.16 110	0.18 178

anonymousdsp2	0.58 291	0.29 262	0.93 374	0.51 260	0.30 208	0.75 376	0.46 365	1.95 524	0.87 273	0.81 285	0.78 251	0.76 315	0.48 213	1.10 316	0.45 279	0.19 251	0.14 239	0.18 198	0.13 116	0.20 296	0.22 325

fff	0.58 291	0.26 175	1.15 462	0.46 157	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.20 311	1.28 502	1.13 386	1.03 333	0.59 250	1.04 531	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

iGMRVC	0.58 291	0.33 369	0.81 293	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.38 246	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.97 309	0.82 341	0.59 322	1.54 429	0.53 346	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

RALCasStereoNet	0.58 291	0.34 398	0.77 272	0.65 487	0.64 559	0.64 317	0.51 412	1.06 239	0.99 332	0.71 263	1.06 346	0.77 320	0.44 176	1.38 386	0.52 335	0.20 302	0.18 418	0.18 198	0.16 235	0.20 296	0.22 325

DCANet	0.58 291	0.26 175	1.15 462	0.45 142	0.25 85	0.49 160	0.36 219	1.18 301	1.35 535	1.15 402	1.04 339	0.60 255	0.91 468	0.84 218	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.25 400

csc	0.58 291	0.26 175	1.15 462	0.46 157	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.20 311	1.28 502	1.13 386	1.03 333	0.59 250	1.04 531	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

cscssc	0.58 291	0.26 175	1.15 462	0.46 157	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.20 311	1.28 502	1.13 386	1.03 333	0.59 250	1.04 531	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

GMStereo	0.58 291	0.50 541	1.09 443	0.52 287	0.32 267	0.80 407	0.43 320	1.02 215	1.41 565	0.89 312	0.77 248	0.52 203	0.46 197	0.89 239	0.56 367	0.25 449	0.16 354	0.20 277	0.22 432	0.31 514	0.27 443
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HLe17	0.59 305	0.27 206	1.66 559	0.43 101	0.31 232	0.63 305	0.40 276	1.48 388	1.16 426	0.63 245	0.87 278	0.53 210	0.46 197	1.40 392	0.47 296	0.19 251	0.13 148	0.18 198	0.16 235	0.18 199	0.20 256

WQFJX1	0.59 305	0.27 206	0.59 145	0.49 220	0.73 589	0.68 339	0.46 365	2.65 653	0.77 230	0.55 215	0.51 141	0.52 203	0.50 243	1.38 386	0.61 394	0.18 202	0.20 456	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.21 290

IGEV-FE	0.59 305	0.33 369	1.11 450	0.63 465	0.37 355	0.41 81	0.33 169	1.80 476	0.79 244	1.04 357	1.10 363	1.05 439	0.43 166	0.87 230	0.48 306	0.18 202	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.23 350

xyz-stereo-finetune2	0.59 305	0.29 262	0.66 206	0.41 71	0.24 56	1.08 509	0.34 186	0.87 166	0.60 176	0.68 259	1.08 357	0.58 244	0.79 409	2.39 549	0.83 470	0.17 152	0.15 317	0.21 318	0.17 270	0.16 110	0.18 178

ACVNet-DCA	0.59 305	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.58 414	0.91 286	0.60 237	0.80 259	0.47 172	0.87 453	1.48 419	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.15 191	0.23 394	0.25 400

IGEV_Zeroshot_test	0.59 305	0.33 369	1.11 450	0.63 465	0.37 355	0.41 81	0.33 169	1.80 476	0.79 244	1.04 357	1.10 363	1.06 441	0.43 166	0.87 230	0.48 306	0.18 202	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.23 350

DCANet-4	0.59 305	0.28 229	1.65 558	0.44 123	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.15 291	1.36 544	1.13 386	1.03 333	0.56 235	0.74 383	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

x	0.59 305	0.34 398	0.79 284	0.51 260	0.32 267	0.69 349	0.46 365	1.64 427	0.97 320	0.86 306	0.86 275	0.83 351	0.74 383	0.75 181	0.70 430	0.21 340	0.22 495	0.22 356	0.20 360	0.21 347	0.24 376

sAnonymous2	0.59 305	0.61 579	1.82 571	0.61 444	0.52 499	0.51 194	0.54 444	0.97 196	0.70 211	0.50 184	0.68 215	0.46 162	0.63 341	0.61 121	0.41 243	0.22 376	0.17 384	0.23 394	0.21 404	0.85 656	0.56 620

CroCo_RVC	0.59 305	0.61 579	1.82 571	0.61 444	0.52 499	0.51 194	0.54 444	0.97 196	0.70 211	0.50 184	0.68 215	0.46 162	0.63 341	0.61 121	0.41 243	0.22 376	0.17 384	0.23 394	0.21 404	0.85 656	0.56 620

NLMM1	0.60 315	0.28 229	0.63 179	0.48 199	0.73 589	0.68 339	0.43 320	2.47 635	1.11 391	0.60 237	0.63 194	0.51 195	0.47 207	1.34 373	0.58 377	0.19 251	0.21 474	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.19 223

MIM_Stereo	0.60 315	0.26 175	1.02 418	0.49 220	0.32 267	0.52 206	0.28 108	1.41 374	0.82 255	1.02 351	1.16 402	0.93 393	0.53 271	1.48 419	0.63 404	0.17 152	0.17 384	0.20 277	0.19 324	0.17 149	0.18 178

MIPNet	0.60 315	0.31 326	1.07 436	0.51 260	0.34 310	0.68 339	0.40 276	1.67 431	1.14 411	1.11 375	0.93 293	0.60 255	0.78 401	0.77 187	0.58 377	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.16 235	0.18 199	0.21 290

AFF-stereo	0.60 315	0.28 229	0.72 234	0.48 199	0.29 184	0.34 42	0.37 234	1.22 318	1.20 448	1.21 441	1.59 563	1.10 460	0.70 374	1.01 280	0.44 266	0.14 37	0.12 55	0.19 226	0.20 360	0.18 199	0.15 62

R-Stereo Train	0.60 315	0.30 293	0.72 234	0.57 385	0.37 355	0.68 339	0.52 423	1.45 379	0.78 235	1.61 594	1.50 533	0.76 315	0.53 271	0.67 151	0.51 327	0.19 251	0.16 354	0.18 198	0.15 191	0.18 199	0.19 223

RAFT-Stereo	0.60 315	0.30 293	0.72 234	0.57 385	0.37 355	0.68 339	0.52 423	1.45 379	0.78 235	1.61 594	1.50 533	0.76 315	0.53 271	0.67 151	0.51 327	0.19 251	0.16 354	0.18 198	0.15 191	0.18 199	0.19 223
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 321	0.30 293	0.93 374	0.65 487	0.65 564	0.79 401	0.50 410	1.33 354	1.40 561	0.65 250	1.15 399	0.53 210	0.42 158	1.18 339	0.36 184	0.25 449	0.18 418	0.26 481	0.31 573	0.20 296	0.21 290

AIO-test1	0.61 321	0.27 206	0.68 218	0.68 525	1.02 650	0.79 401	0.36 219	1.59 419	1.35 535	0.59 230	0.89 286	0.60 255	0.49 232	1.20 344	0.36 184	0.18 202	0.17 384	0.23 394	0.25 489	0.18 199	0.26 422

rvit_0105_5	0.61 321	0.41 504	1.19 483	0.67 514	0.37 355	0.57 256	0.56 461	1.08 247	1.28 502	0.65 250	0.68 215	0.77 320	0.67 363	0.91 246	0.51 327	0.33 559	0.32 601	0.30 535	0.27 525	0.28 475	0.28 459

S	0.62 324	0.29 262	0.77 272	0.48 199	0.65 564	1.02 492	0.59 480	1.12 268	0.85 267	0.98 335	1.44 514	0.56 235	0.70 374	0.63 136	0.45 279	0.39 598	0.21 474	0.37 595	0.36 609	0.23 394	0.21 290

riskmin	0.62 324	0.29 262	0.73 249	0.50 243	0.34 310	0.86 441	0.44 340	1.74 461	1.07 368	0.76 274	0.76 244	1.19 479	1.01 514	0.84 218	0.60 391	0.20 302	0.16 354	0.24 420	0.16 235	0.24 425	0.29 474

qqq	0.62 324	0.36 440	0.88 348	0.50 243	0.28 163	0.64 317	0.62 498	1.58 414	0.91 286	0.83 291	0.96 301	0.95 403	0.79 409	0.99 271	0.67 422	0.21 340	0.23 524	0.24 420	0.23 464	0.23 394	0.25 400

ADStereo(finetuned)	0.62 324	0.26 175	1.59 552	0.45 142	0.25 85	0.49 160	0.36 219	1.18 301	1.35 535	1.16 406	1.04 339	0.60 255	1.18 569	0.85 222	0.57 372	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.24 376

dd	0.62 324	0.51 545	1.17 477	0.56 363	0.33 287	0.74 370	0.46 365	1.03 224	1.40 561	0.80 280	0.87 278	0.60 255	0.57 299	1.02 284	0.86 476	0.28 516	0.18 418	0.26 481	0.19 324	0.35 544	0.27 443

IPLGR	0.62 324	0.28 229	1.32 517	0.50 243	0.29 184	0.65 323	0.34 186	1.47 386	1.19 444	1.21 441	1.07 350	0.70 299	0.65 353	1.05 294	0.55 361	0.18 202	0.15 317	0.20 277	0.17 270	0.21 347	0.20 256

PFNet+	0.62 324	0.31 326	0.99 407	0.57 385	0.31 232	0.57 256	0.30 131	0.99 212	1.25 481	1.33 503	1.10 363	0.79 325	0.57 299	1.35 376	0.53 346	0.26 476	0.17 384	0.28 511	0.26 506	0.21 347	0.27 443

NRIStereo	0.62 324	0.31 326	0.78 280	0.56 363	0.28 163	0.63 305	0.33 169	1.16 296	0.92 291	1.15 402	0.87 278	0.90 380	0.58 316	2.24 534	0.56 367	0.22 376	0.14 239	0.21 318	0.19 324	0.22 369	0.18 178

RALAANet	0.62 324	0.37 461	0.97 398	0.66 500	0.50 484	0.67 335	0.31 140	1.27 337	1.09 380	1.11 375	1.17 405	0.88 369	0.46 197	1.27 356	0.45 279	0.20 302	0.15 317	0.21 318	0.18 299	0.27 459	0.19 223

FENet	0.62 324	0.30 293	0.68 218	0.57 385	0.33 287	0.82 417	0.40 276	1.41 374	1.12 399	1.03 355	0.87 278	0.98 412	0.84 431	1.00 276	0.70 430	0.23 403	0.16 354	0.23 394	0.20 360	0.22 369	0.24 376

RAFT+CT+SA	0.63 334	0.30 293	0.73 249	0.69 538	0.37 355	0.40 69	0.55 454	1.93 519	1.04 357	0.72 267	1.23 432	0.62 268	0.69 371	1.69 462	0.42 255	0.19 251	0.13 148	0.22 356	0.22 432	0.21 347	0.19 223

GANet-ADL	0.63 334	0.38 479	0.82 302	0.67 514	0.41 419	0.68 339	0.51 412	1.64 427	1.16 426	0.98 335	1.10 363	0.90 380	0.58 316	0.81 203	0.63 404	0.27 497	0.18 418	0.18 198	0.16 235	0.23 394	0.27 443

AnonymousM	0.63 334	1.14 650	0.43 40	0.46 157	0.32 267	0.43 101	0.46 365	1.27 337	0.78 235	1.00 342	0.66 208	0.68 288	0.45 187	0.61 121	0.46 286	0.21 340	0.16 354	1.84 686	0.98 681	0.15 76	0.15 62

HHNet	0.64 337	0.28 229	0.69 223	0.45 142	0.46 459	0.50 181	0.57 467	1.13 274	1.03 351	1.26 471	2.21 633	0.70 299	0.59 322	1.10 316	0.51 327	0.21 340	0.13 148	0.23 394	0.19 324	0.20 296	0.31 502

Pruner-Stereo	0.64 337	0.31 326	0.79 284	0.66 500	0.31 232	0.61 291	0.42 301	1.22 318	1.09 380	1.53 576	1.09 361	0.94 399	0.55 283	1.37 381	0.56 367	0.25 449	0.14 239	0.24 420	0.21 404	0.21 347	0.25 400

Anonymous3	0.64 337	0.47 527	1.31 514	0.59 419	0.50 484	0.93 467	0.69 521	1.11 266	0.83 260	0.74 270	0.89 286	0.65 280	0.68 367	1.08 305	0.54 356	0.40 601	0.31 588	0.26 481	0.26 506	0.31 514	0.30 492

DIP-Stereo	0.64 337	0.32 347	0.91 367	0.49 220	0.36 342	0.91 455	0.33 169	2.51 643	0.77 230	1.25 459	1.00 320	0.68 288	0.51 253	0.92 248	0.65 413	0.19 251	0.15 317	0.21 318	0.17 270	0.19 239	0.22 325
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.65 341	1.00 639	0.53 112	0.48 199	0.35 328	1.06 502	0.62 498	0.74 101	0.96 314	0.67 256	0.41 77	0.55 223	0.65 353	1.04 289	0.78 453	0.63 656	0.28 570	0.38 601	0.34 601	0.75 651	0.73 648

tt1	0.65 341	0.34 398	0.65 201	0.60 427	0.27 124	1.14 522	0.48 389	1.08 247	2.62 666	0.59 230	0.79 254	0.49 182	0.80 416	1.57 433	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.16 235	0.20 296	0.23 350

TestStereo	0.65 341	0.42 506	0.83 312	0.52 287	0.27 124	0.57 256	0.44 340	1.07 242	0.92 291	0.85 301	1.01 322	0.68 288	0.56 292	3.22 586	0.47 296	0.23 403	0.15 317	0.24 420	0.18 299	0.28 475	0.18 178

FACV-RUCA	0.66 344	0.36 440	0.89 352	0.63 465	0.65 564	0.84 434	0.41 289	1.67 431	1.11 391	0.91 316	1.14 393	0.63 273	0.77 394	0.84 218	0.54 356	0.28 516	0.19 439	0.47 630	0.22 432	0.36 548	0.29 474

rvit_0105_3	0.66 344	0.47 527	1.27 506	0.74 574	0.40 398	0.63 305	0.70 528	1.22 318	1.28 502	0.83 291	0.71 231	0.82 341	0.72 381	0.93 251	0.58 377	0.37 589	0.34 611	0.34 574	0.32 581	0.28 475	0.31 502

rvit_stereo_0075_2	0.66 344	0.47 527	1.21 491	0.67 514	0.66 571	0.53 216	0.48 389	1.24 327	1.17 434	0.77 275	0.91 289	0.78 324	0.59 322	1.05 294	0.63 404	0.37 589	0.28 570	0.40 612	0.31 573	0.38 560	0.34 529

CAS	0.66 344	0.19 11	0.41 31	2.31 685	0.86 628	0.56 251	0.53 429	0.83 140	0.63 188	0.49 175	0.70 227	0.36 98	0.26 34	0.47 51	0.37 198	2.33 689	0.10 2	0.14 13	0.10 1	0.17 149	1.31 673

TestStereo1	0.66 344	0.29 262	0.95 388	0.82 607	0.32 267	0.47 137	0.43 320	1.52 395	1.22 464	0.99 338	1.32 469	0.65 280	0.76 390	1.78 474	0.44 266	0.20 302	0.16 354	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.20 256

RAFT_CTSACE	0.66 344	0.29 262	1.14 460	0.57 385	0.51 493	0.68 339	0.44 340	0.88 174	0.98 323	1.03 355	1.83 603	1.23 491	0.67 363	1.48 419	0.38 208	0.16 104	0.16 354	0.21 318	0.20 360	0.20 296	0.17 154

SA-5K	0.66 344	0.29 262	0.95 388	0.82 607	0.32 267	0.47 137	0.43 320	1.52 395	1.22 464	0.99 338	1.32 469	0.65 280	0.76 390	1.78 474	0.44 266	0.20 302	0.16 354	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.20 256

ACRE	0.66 344	0.37 461	1.27 506	0.60 427	0.50 484	0.74 370	0.47 378	1.26 333	1.10 384	1.40 540	1.56 553	0.62 268	0.46 197	0.88 234	0.78 453	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.29 474

ICVP	0.66 344	0.35 427	0.71 232	0.63 465	0.41 419	0.85 440	0.56 461	1.78 469	0.96 314	0.92 319	1.24 437	0.88 369	0.75 389	0.76 184	0.93 500	0.31 544	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.24 425	0.28 459
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 344	0.27 206	1.15 462	0.46 157	0.25 85	0.72 361	0.42 301	1.57 412	1.44 579	0.83 291	1.39 497	1.10 460	0.80 416	0.97 267	0.65 413	0.20 302	0.14 239	0.18 198	0.15 191	0.18 199	0.28 459

ACVNet	0.66 344	0.33 369	0.74 256	0.55 341	0.37 355	0.80 407	0.47 378	1.46 381	1.11 391	1.01 347	1.31 464	1.07 444	0.91 468	0.82 205	1.09 531	0.22 376	0.19 439	0.21 318	0.18 299	0.23 394	0.19 223

Hybrid-DGEV-03	0.67 355	0.29 262	0.69 223	0.55 341	0.36 342	0.73 366	0.38 246	1.09 254	1.18 441	1.74 613	2.49 650	0.84 358	0.56 292	0.99 271	0.47 296	0.19 251	0.12 55	0.22 356	0.19 324	0.17 149	0.17 154

fast-iter	0.67 355	0.34 398	0.80 289	0.51 260	0.51 493	0.41 81	0.37 234	1.15 291	0.80 250	1.34 510	1.42 508	1.60 569	1.11 549	0.96 263	0.90 489	0.16 104	0.12 55	0.20 277	0.21 404	0.20 296	0.20 256

CoSv	0.67 355	0.34 398	0.80 289	0.51 260	0.51 493	0.41 81	0.37 234	1.15 291	0.80 250	1.34 510	1.42 508	1.60 569	1.11 549	0.96 263	0.90 489	0.16 104	0.12 55	0.20 277	0.21 404	0.20 296	0.20 256

test_sample2	0.67 355	0.31 326	0.89 352	0.54 325	0.29 184	0.80 407	0.63 504	1.83 484	1.10 384	0.93 322	1.06 346	0.94 399	0.92 476	1.24 349	0.59 387	0.23 403	0.20 456	0.22 356	0.21 404	0.24 425	0.25 400

test_sample1	0.67 355	0.32 347	0.90 362	0.54 325	0.33 287	0.76 382	0.48 389	1.75 463	1.06 365	0.95 328	0.99 315	0.91 384	1.10 546	1.25 350	0.79 459	0.22 376	0.19 439	0.21 318	0.20 360	0.21 347	0.25 400

MyStereo06	0.67 355	0.29 262	1.06 431	0.58 400	0.48 472	0.62 294	0.72 532	2.26 600	0.89 279	1.07 369	1.12 376	1.22 487	0.56 292	0.83 211	0.47 296	0.17 152	0.17 384	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

StereoVision	0.67 355	0.37 461	1.02 418	0.60 427	0.41 419	0.50 181	0.41 289	1.32 352	0.96 314	0.73 269	2.48 648	0.82 341	0.57 299	1.06 299	0.50 323	0.26 476	0.28 570	0.29 523	0.28 536	0.37 554	0.22 325

CASS	0.67 355	0.36 440	0.84 325	0.57 385	0.28 163	0.82 417	0.43 320	1.62 426	0.92 291	1.39 534	1.28 456	0.87 363	0.84 431	0.88 234	0.59 387	0.36 586	0.19 439	0.26 481	0.22 432	0.29 492	0.43 581
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 355	0.37 461	1.17 477	0.60 427	0.51 493	0.75 376	0.48 389	1.26 333	1.11 391	1.43 550	1.58 559	0.64 279	0.48 213	0.94 253	0.78 453	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.29 474

IPLGR_C	0.67 355	0.38 479	1.20 487	0.60 427	0.50 484	0.75 376	0.48 389	1.28 341	1.13 405	1.42 546	1.57 557	0.62 268	0.48 213	0.85 222	0.80 466	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.29 474

GwcNet-ADL	0.67 355	0.33 369	0.90 362	0.58 400	0.41 419	0.60 283	0.59 480	1.55 404	1.28 502	1.11 375	1.13 387	0.90 380	0.59 322	1.11 319	0.91 493	0.28 516	0.18 418	0.18 198	0.18 299	0.25 438	0.33 519

TRStereo	0.67 355	0.71 609	1.06 431	0.77 593	0.68 579	0.53 216	0.38 246	2.52 644	0.96 314	0.81 285	0.84 268	0.87 363	0.39 140	1.16 332	0.46 286	0.24 425	0.17 384	0.23 394	0.24 479	0.18 199	0.20 256

RAFT	0.67 355	0.32 347	0.83 312	0.63 465	0.34 310	0.69 349	0.57 467	1.14 279	0.84 263	1.12 383	1.20 414	1.75 597	0.92 476	1.09 310	0.60 391	0.22 376	0.19 439	0.27 495	0.24 479	0.22 369	0.23 350

DN-CSS_ROB	0.67 355	0.36 440	1.36 525	0.59 419	0.41 419	0.54 233	0.45 359	1.30 344	0.95 310	1.05 360	1.47 522	0.69 294	0.64 348	1.80 481	0.60 391	0.19 251	0.15 317	0.25 460	0.23 464	0.22 369	0.23 350

SME	0.68 369	0.35 427	0.77 272	0.70 548	0.25 85	1.22 542	0.44 340	1.35 358	1.16 426	0.94 325	1.13 387	0.69 294	0.74 383	1.88 493	0.59 387	0.20 302	0.21 474	0.23 394	0.24 479	0.25 438	0.22 325

cc1	0.68 369	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.07 242	3.23 680	0.60 237	0.80 259	0.47 172	0.87 453	1.48 419	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.15 191	0.19 239	0.23 350

mmm	0.68 369	0.37 461	0.91 367	0.54 325	0.34 310	0.86 441	0.58 473	1.72 456	1.02 344	1.13 386	1.41 507	0.83 351	0.78 401	0.95 262	0.67 422	0.22 376	0.20 456	0.29 523	0.26 506	0.27 459	0.27 443

PCWNet_CMD	0.68 369	0.34 398	0.93 374	0.51 260	0.38 371	0.80 407	0.42 301	1.51 391	1.34 532	1.17 410	1.31 464	1.23 491	0.65 353	0.94 253	0.62 399	0.21 340	0.17 384	0.27 495	0.19 324	0.43 579	0.28 459

HH	0.68 369	0.33 369	0.83 312	0.53 310	0.34 310	0.92 462	0.45 359	1.79 472	0.74 223	0.71 263	1.13 387	1.60 569	0.83 428	1.95 502	0.39 215	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.19 223

HanStereo	0.68 369	0.33 369	0.83 312	0.53 310	0.34 310	0.92 462	0.45 359	1.79 472	0.74 223	0.71 263	1.13 387	1.60 569	0.83 428	1.95 502	0.39 215	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.19 223

DisPM	0.68 369	0.30 293	0.85 331	0.66 500	0.35 328	0.60 283	0.44 340	1.10 264	1.10 384	1.56 584	1.10 363	0.80 327	0.58 316	2.37 547	0.46 286	0.25 449	0.14 239	0.23 394	0.21 404	0.20 296	0.26 422

CFNet_pseudo	0.68 369	0.34 398	0.93 374	0.50 243	0.39 383	0.72 361	0.42 301	1.44 377	1.25 481	1.17 410	1.35 484	1.22 487	0.66 359	1.04 289	0.64 408	0.21 340	0.17 384	0.33 566	0.19 324	0.39 565	0.28 459

MSMDNet	0.68 369	0.34 398	0.93 374	0.52 287	0.38 371	0.80 407	0.42 301	1.52 395	1.35 535	1.17 410	1.31 464	1.23 491	0.65 353	0.94 253	0.62 399	0.21 340	0.17 384	0.26 481	0.19 324	0.41 573	0.28 459

ccs_rob	0.68 369	0.34 398	0.93 374	0.50 243	0.39 383	0.72 361	0.42 301	1.43 376	1.25 481	1.17 410	1.34 479	1.22 487	0.66 359	1.04 289	0.64 408	0.21 340	0.17 384	0.35 582	0.20 360	0.40 569	0.29 474

Hybrid-DGEV-2	0.69 379	0.35 427	0.85 331	0.61 444	0.37 355	1.06 502	0.28 108	1.73 458	1.42 574	1.37 524	0.93 293	1.02 430	1.01 514	1.09 310	0.54 356	0.19 251	0.15 317	0.22 356	0.19 324	0.17 149	0.18 178

SA	0.69 379	0.31 326	0.97 398	0.64 480	0.30 208	0.56 251	0.38 246	1.84 486	1.35 535	0.99 338	1.37 490	0.69 294	0.94 481	1.88 493	0.43 261	0.20 302	0.16 354	0.25 460	0.23 464	0.22 369	0.19 223

MyStereo8	0.70 381	0.32 347	1.24 499	0.63 465	0.53 507	0.90 452	0.34 186	1.60 421	1.35 535	1.20 434	1.31 464	0.89 378	0.64 348	0.77 187	1.02 523	0.18 202	0.15 317	0.20 277	0.18 299	0.22 369	0.30 492

MyStereo05	0.70 381	0.29 262	1.22 492	0.58 400	0.48 472	0.62 294	0.72 532	1.52 395	1.54 601	1.17 410	0.91 289	0.77 320	0.79 409	1.45 412	0.68 426	0.17 152	0.17 384	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

xx1	0.70 381	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.07 242	3.23 680	0.60 237	0.80 259	0.95 403	0.79 409	1.48 419	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.24 420	0.23 464	0.23 394	0.25 400

GMStereo_Zeroshot	0.70 381	0.64 590	1.11 450	0.65 487	0.38 371	0.84 434	0.37 234	1.09 254	1.16 426	1.14 400	1.07 350	1.26 502	0.55 283	1.23 347	0.65 413	0.34 569	0.17 384	0.31 542	0.18 299	0.57 629	0.23 350

test_5	0.70 381	0.32 347	0.99 407	0.69 538	0.50 484	0.89 448	0.51 412	1.88 502	1.14 411	0.78 277	1.13 387	1.04 435	0.89 462	1.59 441	0.46 286	0.19 251	0.14 239	0.23 394	0.22 432	0.22 369	0.20 256

GES	0.70 381	0.37 461	1.05 429	0.62 453	0.38 371	0.94 471	0.57 467	2.37 621	0.92 291	1.05 360	1.12 376	0.67 286	0.77 394	1.02 284	0.65 413	0.28 516	0.20 456	0.20 277	0.20 360	0.22 369	0.31 502

IGEV_i1	0.71 387	0.31 326	1.07 436	0.62 453	0.30 208	0.92 462	0.60 489	2.22 596	0.96 314	1.06 366	1.06 346	1.11 465	0.71 380	1.35 376	0.65 413	0.21 340	0.18 418	0.21 318	0.17 270	0.22 369	0.27 443

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 387	3.18 707	2.55 615	0.40 58	0.24 56	0.42 92	0.23 54	0.66 58	0.46 111	0.47 155	0.45 106	0.33 78	0.27 46	0.58 105	0.30 98	1.34 682	0.10 2	0.22 356	0.19 324	0.45 593	1.32 675

MyStereo04	0.71 387	0.30 293	1.28 509	0.58 400	0.48 472	0.59 276	0.78 544	1.74 461	1.49 595	0.94 325	0.91 289	0.74 312	0.86 444	1.59 441	0.69 427	0.18 202	0.18 418	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

raft_robust	0.71 387	0.32 347	0.75 262	0.54 325	0.28 163	0.54 233	0.35 202	1.54 401	1.24 473	1.18 421	1.07 350	0.73 310	0.53 271	3.65 595	0.40 232	0.19 251	0.16 354	0.20 277	0.22 432	0.21 347	0.19 223

iRaft-Stereo_20w	0.71 387	0.33 369	1.25 502	0.50 243	0.36 342	0.82 417	0.31 140	3.16 675	0.89 279	1.24 456	1.14 393	0.79 325	0.65 353	1.15 328	0.43 261	0.18 202	0.13 148	0.18 198	0.17 270	0.20 296	0.23 350

DMCA	0.71 387	0.36 440	1.17 477	0.53 310	0.45 450	0.84 434	0.46 365	1.52 395	1.09 380	1.20 434	1.12 376	1.21 482	0.74 383	0.87 230	1.09 531	0.25 449	0.20 456	0.27 495	0.19 324	0.24 425	0.29 474

HITNet	0.71 387	0.42 506	1.07 436	0.52 287	0.25 85	1.05 499	0.48 389	2.12 562	1.08 372	1.21 441	1.23 432	0.91 384	0.84 431	0.90 242	0.91 493	0.17 152	0.12 55	0.21 318	0.17 270	0.29 492	0.18 178
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Selective-IGEV-i1	0.72 394	0.29 262	1.00 412	0.60 427	0.39 383	1.10 515	0.78 544	2.14 572	1.25 481	0.91 316	1.20 414	1.21 482	0.58 316	1.06 299	0.62 399	0.20 302	0.18 418	0.20 277	0.18 299	0.20 296	0.25 400

IPLG	0.72 394	0.29 262	1.12 454	0.53 310	0.44 445	0.79 401	0.33 169	1.35 358	1.10 384	1.32 497	1.11 372	0.52 203	0.54 279	3.13 582	0.71 433	0.17 152	0.14 239	0.20 277	0.17 270	0.18 199	0.21 290

HCRNet	0.72 394	0.40 494	0.86 340	0.61 444	0.57 532	0.75 376	0.35 202	1.39 368	1.21 455	1.11 375	0.99 315	1.01 428	0.76 390	2.18 529	0.73 435	0.28 516	0.19 439	0.28 511	0.23 464	0.25 438	0.26 422

UCFNet_RVC	0.72 394	0.37 461	0.59 145	0.66 500	0.41 419	0.89 448	0.68 518	1.78 469	1.15 419	1.01 347	1.20 414	1.22 487	0.95 486	1.07 302	0.66 418	0.28 516	0.21 474	0.34 574	0.31 573	0.33 532	0.29 474

test_sample3	0.73 398	0.35 427	1.06 431	0.55 341	0.32 267	0.97 486	0.51 412	2.12 562	1.25 481	1.16 406	1.17 405	0.88 369	0.78 401	1.27 356	0.79 459	0.26 476	0.21 474	0.25 460	0.25 489	0.26 453	0.27 443

CFNet_ucs	0.73 398	0.34 398	0.94 382	0.53 310	0.44 445	0.76 382	0.46 365	1.73 458	1.34 532	1.24 456	1.54 544	1.08 454	0.64 348	1.05 294	0.64 408	0.26 476	0.20 456	0.37 595	0.22 432	0.42 577	0.30 492

ToySt	0.73 398	0.35 427	1.64 556	0.54 325	0.37 355	0.92 462	0.81 561	1.21 316	1.03 351	0.86 306	1.12 376	1.31 514	1.01 514	1.04 289	0.88 482	0.19 251	0.20 456	0.24 420	0.24 479	0.27 459	0.28 459

LCNet	0.73 398	0.30 293	0.58 139	0.58 400	0.31 232	0.68 339	0.53 429	1.09 254	0.94 304	1.19 429	1.34 479	0.96 408	1.32 590	2.50 558	0.46 286	0.19 251	0.13 148	0.21 318	0.25 489	0.28 475	0.69 646

test_sample4	0.74 402	0.36 440	1.09 443	0.55 341	0.32 267	0.92 462	0.51 412	2.14 572	1.25 481	1.22 449	1.22 423	0.86 361	0.82 423	1.29 360	0.76 447	0.26 476	0.21 474	0.26 481	0.26 506	0.27 459	0.28 459

IER	0.74 402	0.33 369	1.25 502	0.50 243	0.53 507	1.32 555	0.55 454	1.31 348	1.08 372	1.30 488	1.34 479	1.11 465	1.10 546	1.05 294	0.81 468	0.20 302	0.17 384	0.21 318	0.21 404	0.20 296	0.21 290

SFCPSM	0.74 402	0.30 293	1.06 431	0.52 287	0.39 383	1.36 564	0.64 507	2.42 627	1.11 391	1.18 421	1.21 421	0.81 335	0.78 401	1.08 305	0.57 372	0.22 376	0.17 384	0.22 356	0.24 479	0.23 394	0.21 290

AdaStereo	0.74 402	0.48 533	0.86 340	0.75 583	0.38 371	0.94 471	0.56 461	2.05 551	1.24 473	1.15 402	1.22 423	1.07 444	0.67 363	1.05 294	0.73 435	0.33 559	0.16 354	0.32 554	0.22 432	0.29 492	0.23 350
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.
DCVSM-stereo	0.75 406	0.36 440	0.82 302	0.58 400	0.43 435	0.78 392	0.42 301	1.30 344	1.05 363	1.79 620	1.04 339	1.60 569	1.08 540	1.12 322	0.86 476	0.25 449	0.27 564	0.29 523	0.24 479	0.30 507	0.37 546

test_sample5	0.75 406	0.36 440	1.04 424	0.55 341	0.31 232	0.84 434	0.53 429	2.12 562	1.23 469	1.18 421	1.30 462	0.88 369	0.86 444	1.37 381	0.76 447	0.26 476	0.22 495	0.27 495	0.28 536	0.28 475	0.29 474

DualNet	0.75 406	0.36 440	1.04 424	0.55 341	0.31 232	0.84 434	0.53 429	2.12 562	1.23 469	1.21 441	1.40 502	0.88 369	0.86 444	1.37 381	0.76 447	0.26 476	0.22 495	0.27 495	0.28 536	0.28 475	0.29 474

BSDual-CNN	0.75 406	0.34 398	0.77 272	0.55 341	0.45 450	1.25 548	0.66 513	2.65 653	1.04 357	1.25 459	1.12 376	1.11 465	0.77 394	0.94 253	0.76 447	0.25 449	0.18 418	0.25 460	0.22 432	0.23 394	0.24 376

psmg	0.75 406	0.34 398	0.77 272	0.52 287	0.45 450	1.46 579	0.73 535	2.15 578	1.04 357	1.25 459	1.33 475	1.11 465	0.77 394	0.94 253	0.76 447	0.25 449	0.20 456	0.25 460	0.26 506	0.23 394	0.24 376

UDGNet	0.75 406	1.23 657	0.99 407	0.82 607	0.42 430	0.76 382	0.38 246	0.98 203	1.37 549	0.83 291	0.88 283	0.70 299	0.60 329	1.25 350	0.57 372	0.57 648	0.19 439	1.03 676	0.26 506	0.79 654	0.35 538

PSMNet-ADL	0.75 406	0.36 440	0.69 223	0.71 554	0.47 470	1.13 519	0.46 365	1.47 386	1.07 368	0.85 301	1.18 408	1.31 514	0.94 481	1.56 431	1.06 528	0.34 569	0.22 495	0.22 356	0.23 464	0.27 459	0.36 542

GMM-Stereo	0.75 406	0.27 206	0.66 206	0.56 363	0.34 310	0.71 357	0.97 600	1.09 254	0.91 286	1.37 524	1.79 595	1.11 465	0.79 409	2.08 519	0.48 306	0.19 251	0.12 55	0.25 460	0.25 489	0.21 347	0.78 654

rvit_105_1	0.76 414	0.54 557	1.27 506	0.80 600	0.49 479	0.74 370	0.86 577	1.39 368	1.23 469	1.00 342	0.80 259	0.93 393	0.78 401	1.29 360	0.78 453	0.43 611	0.36 622	0.36 592	0.42 624	0.30 507	0.36 542

qqq1	0.76 414	0.32 347	0.95 388	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.48 306	0.24 425	0.22 495	0.18 198	0.15 191	0.19 239	0.22 325

fff1	0.76 414	0.32 347	0.95 388	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.48 306	0.24 425	0.22 495	0.18 198	0.15 191	0.19 239	0.22 325

Sa-1000	0.76 414	0.30 293	0.92 370	0.62 453	0.31 232	0.78 392	0.37 234	2.00 538	1.38 551	1.30 488	2.04 624	0.86 361	0.74 383	1.87 487	0.40 232	0.19 251	0.14 239	0.25 460	0.24 479	0.21 347	0.19 223

Prome-Stereo	0.76 414	0.29 262	0.57 136	0.58 400	0.33 287	0.58 270	0.94 595	0.98 203	0.92 291	1.46 562	2.45 646	0.91 384	1.38 597	1.60 446	0.44 266	0.19 251	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.87 660

EAI-Stereo	0.76 414	0.31 326	0.74 256	0.55 341	0.28 163	0.70 353	1.72 665	2.57 647	0.90 284	0.75 272	3.03 661	0.57 242	0.43 166	1.10 316	0.49 319	0.19 251	0.14 239	0.17 149	0.18 299	0.17 149	0.21 290

DFGA-Net	0.77 420	0.47 527	1.75 565	0.55 341	0.46 459	0.83 425	0.44 340	1.38 365	1.10 384	1.05 360	1.20 414	0.70 299	0.58 316	2.27 537	1.31 560	0.19 251	0.17 384	0.24 420	0.24 479	0.28 475	0.30 492

G2L-Stereo_test	0.77 420	0.31 326	0.97 398	0.51 260	0.41 419	0.90 452	0.80 556	1.67 431	1.22 464	1.32 497	1.27 450	1.50 553	0.81 421	1.74 467	1.02 523	0.20 302	0.14 239	0.16 96	0.16 235	0.18 199	0.22 325

test_sample6	0.77 420	0.36 440	1.07 436	0.56 363	0.31 232	0.82 417	0.56 461	2.12 562	1.24 473	1.21 441	1.40 502	0.90 380	0.90 465	1.45 412	0.87 481	0.28 516	0.23 524	0.28 511	0.29 555	0.28 475	0.30 492

KYRaft	0.77 420	0.29 262	0.68 218	0.59 419	0.29 184	0.66 328	0.83 566	1.05 236	0.89 279	1.63 600	2.22 634	1.15 474	0.99 504	1.59 441	0.41 243	0.21 340	0.14 239	0.22 356	0.28 536	0.21 347	1.01 664

MLCV	0.77 420	0.39 488	1.31 514	0.55 341	0.25 85	0.91 455	0.39 264	1.48 388	1.28 502	1.49 570	1.54 544	1.02 430	0.68 367	2.12 523	0.93 500	0.19 251	0.13 148	0.19 226	0.14 165	0.19 239	0.22 325

test_sample7	0.78 425	0.39 488	0.89 352	0.55 341	0.35 328	0.93 467	0.75 537	1.99 534	1.27 494	1.25 459	1.22 423	1.09 455	1.01 514	1.31 363	0.73 435	0.32 552	0.32 601	0.32 554	0.32 581	0.33 532	0.33 519

CoDeX	0.78 425	0.31 326	1.04 424	0.56 363	0.37 355	1.13 519	0.60 489	2.77 662	1.29 514	1.17 410	1.26 441	0.91 384	0.87 453	1.42 401	0.74 439	0.21 340	0.16 354	0.21 318	0.18 299	0.21 347	0.21 290

anonymousa	0.78 425	0.30 293	0.85 331	0.51 260	0.96 646	1.41 574	0.47 378	1.61 423	0.94 304	1.33 503	1.77 593	1.66 581	1.11 549	0.72 167	0.63 404	0.19 251	0.18 418	0.23 394	0.25 489	0.20 296	0.22 325

BUS	0.78 425	0.34 398	0.77 272	0.55 341	0.45 450	2.30 646	0.42 301	2.65 653	1.04 357	1.25 459	1.12 376	1.02 430	0.70 374	0.94 253	0.75 442	0.25 449	0.18 418	0.25 460	0.22 432	0.23 394	0.24 376

acv_ft	0.78 425	0.33 369	1.10 448	0.73 568	0.86 628	1.23 545	0.57 467	1.65 430	1.11 391	1.31 494	1.31 464	1.07 444	0.91 468	0.82 205	1.35 570	0.22 376	0.19 439	0.21 318	0.18 299	0.22 369	0.19 223

GANet-RSSM	0.78 425	0.31 326	0.90 362	0.67 514	0.58 535	0.80 407	0.62 498	2.04 547	1.15 419	1.11 375	1.27 450	1.26 502	1.18 569	1.68 458	0.74 439	0.26 476	0.21 474	0.22 356	0.22 432	0.23 394	0.23 350

PSMNet-RSSM	0.78 425	0.32 347	0.89 352	0.65 487	0.43 435	0.73 366	0.58 473	2.14 572	1.19 444	1.18 421	1.38 495	1.31 514	1.07 539	1.43 404	0.82 469	0.28 516	0.21 474	0.27 495	0.29 555	0.25 438	0.26 422

CFNet-ft	0.78 425	0.36 440	0.74 256	0.67 514	0.56 527	0.86 441	0.54 444	1.46 381	1.17 434	1.01 347	1.28 456	1.68 586	1.03 525	1.57 433	0.95 508	0.27 497	0.21 474	0.33 566	0.26 506	0.31 514	0.26 422

CFNet_RVC	0.78 425	0.36 440	0.74 256	0.67 514	0.56 527	0.86 441	0.54 444	1.46 381	1.17 434	1.01 347	1.28 456	1.68 586	1.03 525	1.57 433	0.95 508	0.27 497	0.21 474	0.33 566	0.26 506	0.31 514	0.26 422

G2L-ROB	0.79 434	0.28 229	1.01 415	0.57 385	0.39 383	0.94 471	0.65 509	1.76 465	1.18 441	1.27 476	1.03 333	1.62 574	0.78 401	1.93 498	1.26 555	0.20 302	0.14 239	0.17 149	0.15 191	0.20 296	0.24 376

SMFormer	0.79 434	0.32 347	0.95 388	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.99 515	0.24 425	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.27 443

tta	0.79 434	0.32 347	0.95 388	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.99 515	0.24 425	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.19 239	0.22 325

ffm	0.79 434	0.36 440	1.51 539	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	1.08 247	2.62 666	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	1.57 433	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.31 542	0.28 536	0.20 296	0.23 350

cf-r	0.79 434	0.32 347	1.06 431	0.57 385	0.64 559	0.78 392	0.51 412	2.04 547	1.22 464	1.20 434	1.27 450	1.53 559	0.91 468	1.47 417	0.94 505	0.25 449	0.19 439	0.22 356	0.23 464	0.19 239	0.21 290

DeepPruner_ROB	0.79 434	0.55 561	1.14 460	0.61 444	0.46 459	0.78 392	0.54 444	1.83 484	1.00 337	1.42 546	1.27 450	1.23 491	0.77 394	1.56 431	0.89 485	0.35 579	0.28 570	0.27 495	0.26 506	0.32 525	0.34 529

DDVS	0.80 440	0.43 511	1.09 443	0.64 480	0.44 445	1.27 551	0.43 320	1.49 390	0.94 304	1.21 441	1.16 402	1.42 534	0.63 341	2.14 525	1.02 523	0.29 532	0.22 495	0.26 481	0.23 464	0.31 514	0.37 546

gwcnet-sp	0.80 440	0.37 461	1.94 579	0.62 453	0.45 450	1.38 565	0.53 429	1.68 435	1.20 448	1.37 524	1.08 357	0.93 393	0.82 423	1.45 412	0.79 459	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

scenet	0.80 440	0.37 461	1.94 579	0.62 453	0.45 450	1.38 565	0.53 429	1.68 435	1.20 448	1.37 524	1.08 357	0.93 393	0.82 423	1.45 412	0.79 459	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

ssnet	0.80 440	0.37 461	1.94 579	0.62 453	0.45 450	1.38 565	0.53 429	1.68 435	1.20 448	1.37 524	1.08 357	0.93 393	0.82 423	1.45 412	0.79 459	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

AASNet	0.80 440	0.39 488	1.16 476	0.84 615	0.80 616	1.14 522	0.59 480	2.12 562	1.21 455	1.26 471	1.26 441	0.93 393	0.77 394	0.84 218	1.23 551	0.28 516	0.24 535	0.24 420	0.20 360	0.28 475	0.27 443

PSM-softLoss	0.80 440	0.33 369	0.89 352	0.63 465	0.32 267	0.55 240	0.40 276	1.26 333	0.78 235	1.25 459	1.07 350	0.83 351	0.51 253	5.33 631	0.61 394	0.25 449	0.15 317	0.25 460	0.22 432	0.20 296	0.26 422

KMStereo	0.80 440	0.33 369	0.89 352	0.63 465	0.32 267	0.55 240	0.40 276	1.26 333	0.78 235	1.25 459	1.07 350	0.83 351	0.51 253	5.33 631	0.61 394	0.25 449	0.15 317	0.25 460	0.22 432	0.20 296	0.26 422

PSM-AAD	0.80 440	0.29 262	0.58 139	0.58 400	0.29 184	0.76 382	1.19 630	1.08 247	0.94 304	1.65 603	1.58 559	0.81 335	2.12 658	1.67 456	0.44 266	0.19 251	0.14 239	0.38 601	0.32 581	0.22 369	0.68 643

iResNet	0.80 440	0.45 519	1.47 534	0.72 560	0.31 232	0.96 483	0.64 507	1.80 476	1.28 502	1.31 494	1.48 525	0.94 399	0.78 401	1.77 472	0.99 515	0.19 251	0.14 239	0.18 198	0.15 191	0.22 369	0.27 443

NINENet	0.81 449	0.40 494	0.89 352	0.65 487	0.53 507	2.30 646	0.42 301	2.12 562	1.13 405	1.20 434	1.27 450	1.02 430	0.70 374	1.26 353	0.75 442	0.29 532	0.24 535	0.31 542	0.21 404	0.27 459	0.26 422

DRaft	0.81 449	0.26 175	0.77 272	0.47 178	0.31 232	0.95 477	0.52 423	1.13 274	0.99 332	1.78 619	2.01 623	0.80 327	1.71 631	2.64 565	0.74 439	0.19 251	0.14 239	0.20 277	0.20 360	0.18 199	0.24 376

CCAANet	0.81 449	0.32 347	0.96 396	0.62 453	0.51 493	1.03 494	0.44 340	1.88 502	1.16 426	0.86 306	1.35 484	1.09 455	0.80 416	3.07 580	0.94 505	0.18 202	0.17 384	0.24 420	0.23 464	0.19 239	0.24 376

hknet	0.82 452	0.34 398	1.15 462	0.55 341	0.39 383	1.25 548	0.66 513	2.65 653	1.10 384	1.25 459	1.12 376	1.58 568	0.85 436	1.41 396	0.79 459	0.23 403	0.18 418	0.25 460	0.22 432	0.23 394	0.24 376

NF-Stereo	0.82 452	0.33 369	0.83 312	0.65 487	0.31 232	0.63 305	0.43 320	1.35 358	0.93 298	1.30 488	1.02 325	0.81 335	0.57 299	5.37 635	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.30 492

OCTAStereo	0.82 452	0.33 369	0.83 312	0.65 487	0.31 232	0.62 294	0.44 340	1.35 358	0.93 298	1.30 488	1.02 325	0.81 335	0.57 299	5.32 630	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.30 492

RE-Stereo	0.82 452	0.33 369	0.84 325	0.65 487	0.31 232	0.63 305	0.44 340	1.35 358	0.93 298	1.30 488	1.02 325	0.80 327	0.57 299	5.34 633	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.31 502

TVStereo	0.82 452	0.33 369	0.84 325	0.65 487	0.31 232	0.63 305	0.44 340	1.35 358	0.93 298	1.30 488	1.02 325	0.80 327	0.57 299	5.34 633	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.31 502

ARAFT	0.82 452	0.40 494	1.77 567	0.53 310	0.31 232	0.89 448	0.81 561	2.32 612	1.08 372	1.66 606	1.25 439	1.04 435	0.64 348	1.91 495	0.52 335	0.20 302	0.15 317	0.28 511	0.27 525	0.17 149	0.18 178

STTStereo	0.82 452	0.53 553	1.53 546	0.68 525	0.56 527	0.88 446	0.56 461	1.57 412	1.14 411	1.39 534	1.10 363	1.26 502	0.84 431	1.49 426	0.90 489	0.29 532	0.28 570	0.33 566	0.40 620	0.33 532	0.37 546

BEATNet_4x	0.82 452	0.54 557	2.02 586	0.56 363	0.28 163	1.04 496	0.55 454	2.14 572	1.13 405	1.24 456	1.26 441	1.00 423	0.94 481	1.13 324	1.23 551	0.21 340	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.37 554	0.23 350

iResNet_ROB	0.82 452	0.36 440	1.13 455	0.60 427	0.37 355	0.91 455	0.38 246	2.41 626	1.61 614	1.35 517	1.35 484	1.25 496	0.97 498	1.75 469	0.88 482	0.21 340	0.14 239	0.17 149	0.12 48	0.19 239	0.30 492

TestStereo_HL3	0.83 461	0.28 229	6.29 663	0.46 157	0.35 328	0.70 353	0.53 429	1.03 224	0.94 304	0.97 333	1.02 325	0.80 327	0.63 341	1.16 332	0.41 243	0.18 202	0.14 239	0.17 149	0.16 235	0.17 149	0.23 350

ISRNet	0.83 461	0.35 427	1.31 514	0.84 615	0.65 564	0.60 283	0.41 289	1.28 341	1.15 419	1.61 594	1.55 547	1.34 521	0.77 394	1.33 372	0.98 514	0.40 601	0.34 611	0.43 619	0.38 617	0.34 540	0.49 598

GrayStereo	0.83 461	0.28 229	0.62 174	0.66 500	0.37 355	0.76 382	1.79 669	1.19 306	0.91 286	1.98 639	1.89 611	1.07 444	1.76 636	1.43 404	0.50 323	0.20 302	0.15 317	0.19 226	0.21 404	0.18 199	0.41 569

psm_up	0.83 461	0.37 461	0.88 348	0.68 525	0.59 541	1.05 499	0.92 589	1.68 435	1.17 434	1.41 542	1.22 423	1.30 512	1.31 588	1.39 390	0.89 485	0.27 497	0.30 583	0.31 542	0.27 525	0.28 475	0.28 459

GwcNet-RSSM	0.83 461	0.34 398	1.29 512	0.65 487	0.55 521	0.78 392	0.62 498	1.89 505	1.27 494	1.18 421	1.39 497	1.56 564	0.91 468	1.60 446	1.22 548	0.26 476	0.20 456	0.23 394	0.24 479	0.21 347	0.21 290

DMCA-RVC	0.83 461	0.46 522	2.19 600	0.68 525	0.49 479	0.84 434	0.48 389	1.44 377	1.07 368	1.56 584	1.04 339	1.29 509	0.86 444	1.49 426	0.92 497	0.27 497	0.22 495	0.35 582	0.28 536	0.32 525	0.28 459

coex_refinement	0.84 467	0.30 293	0.89 352	0.72 560	0.52 499	0.95 477	0.60 489	1.92 517	1.29 514	1.38 530	1.37 490	1.80 603	0.82 423	1.48 419	1.31 560	0.27 497	0.17 384	0.19 226	0.20 360	0.25 438	0.27 443

G2L-Stereo	0.84 467	0.35 427	1.15 462	0.63 465	0.43 435	0.78 392	0.69 521	1.69 444	1.20 448	1.36 522	1.18 408	1.43 539	0.78 401	2.47 556	1.26 555	0.25 449	0.20 456	0.26 481	0.21 404	0.20 296	0.27 443

RAFT_R40	0.84 467	0.30 293	0.83 312	0.63 465	0.31 232	0.66 328	0.43 320	1.15 291	0.99 332	1.47 563	1.10 363	1.00 423	0.84 431	5.44 636	0.53 346	0.23 403	0.13 148	0.23 394	0.20 360	0.23 394	0.19 223

UPFNet	0.84 467	0.34 398	1.09 443	0.62 453	0.74 597	1.25 548	0.78 544	1.69 444	1.20 448	1.39 534	1.13 387	1.30 512	0.87 453	1.73 466	1.22 548	0.24 425	0.26 554	0.24 420	0.23 464	0.26 453	0.20 256

hitnet-ft	0.84 467	0.38 479	0.75 262	0.59 419	0.44 445	0.99 488	0.47 378	1.61 423	1.38 551	1.21 441	1.22 423	1.82 605	0.99 504	1.87 487	1.09 531	0.33 559	0.29 579	0.34 574	0.27 525	0.36 548	0.33 519

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 467	0.46 522	1.40 530	0.69 538	0.61 551	0.95 477	0.52 423	1.68 435	1.21 455	1.39 534	1.15 399	1.42 534	0.88 459	1.78 474	0.93 500	0.26 476	0.23 524	0.27 495	0.27 525	0.30 507	0.39 559
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 467	0.43 511	1.01 415	0.66 500	0.43 435	1.32 555	0.49 402	1.64 427	1.24 473	1.53 576	1.45 517	1.49 550	0.97 498	1.32 369	1.31 560	0.21 340	0.17 384	0.27 495	0.25 489	0.25 438	0.34 529
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 474	0.38 479	0.92 370	0.58 400	0.32 267	0.86 441	0.49 402	2.33 618	1.69 620	1.16 406	1.12 376	0.95 403	0.85 436	2.46 551	1.18 540	0.27 497	0.23 524	0.28 511	0.28 536	0.28 475	0.41 569

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 474	0.38 479	2.79 624	0.51 260	0.60 545	0.72 361	0.38 246	2.87 669	0.77 230	0.80 280	1.07 350	2.14 637	0.93 478	0.96 263	0.62 399	0.21 340	0.13 148	0.21 318	0.26 506	0.29 492	0.32 511

DCRE	0.85 474	0.28 229	0.76 266	0.60 427	0.49 479	0.59 276	0.53 429	1.04 232	0.92 291	0.80 280	7.34 695	0.87 363	0.57 299	0.78 196	0.43 261	0.16 104	0.17 384	0.19 226	0.17 270	0.18 199	0.22 325

SST-Stereo	0.85 474	0.30 293	0.81 293	0.63 465	0.31 232	0.70 353	0.25 76	1.16 296	0.95 310	1.47 563	1.11 372	0.99 417	0.86 444	5.69 639	0.53 346	0.23 403	0.13 148	0.23 394	0.19 324	0.23 394	0.19 223

PAM	0.86 478	0.31 326	1.19 483	0.55 341	0.35 328	2.17 640	0.47 378	2.26 600	0.87 273	1.18 421	0.96 301	3.01 666	1.41 604	0.90 242	0.40 232	0.19 251	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.27 443

RAFT-345	0.86 478	0.26 175	0.73 249	0.53 310	0.28 163	0.53 216	0.41 289	0.85 155	1.31 525	1.33 503	2.32 638	0.85 360	0.53 271	5.69 639	0.48 306	0.19 251	0.14 239	0.22 356	0.17 270	0.17 149	0.17 154

UNet	0.86 478	0.36 440	1.52 543	0.62 453	0.74 597	1.56 591	0.49 402	1.55 404	1.12 399	1.28 482	1.10 363	1.52 558	1.10 546	1.69 462	1.14 536	0.24 425	0.18 418	0.25 460	0.21 404	0.25 438	0.25 400

ac_64	0.86 478	0.32 347	1.02 418	0.74 574	0.60 545	1.04 496	0.53 429	2.20 594	0.99 332	1.23 452	1.11 372	1.96 620	1.06 537	2.01 510	1.01 520	0.30 541	0.22 495	0.24 420	0.23 464	0.22 369	0.22 325

Select-FE	0.87 482	0.42 506	2.64 621	0.57 385	0.48 472	0.47 137	0.23 54	2.59 649	0.85 267	1.08 371	1.32 469	2.00 624	1.73 633	1.15 328	0.47 296	0.21 340	0.17 384	0.21 318	0.26 506	0.20 296	0.33 519

PAM_32	0.87 482	0.30 293	1.08 440	0.56 363	0.32 267	2.10 639	0.36 219	2.26 600	1.01 340	1.13 386	1.05 345	3.14 671	1.47 611	1.00 276	0.42 255	0.19 251	0.14 239	0.20 277	0.18 299	0.19 239	0.25 400

SepStereo	0.87 482	0.37 461	1.20 487	0.66 500	0.69 582	0.82 417	0.62 498	1.79 472	1.26 490	1.93 633	1.55 547	0.96 408	1.17 562	2.34 542	0.69 427	0.22 376	0.16 354	0.25 460	0.18 299	0.29 492	0.24 376

LMCR-Stereo	0.87 482	0.50 541	0.99 407	0.80 600	0.43 435	1.32 555	0.55 454	2.79 665	1.03 351	1.55 582	1.49 526	0.74 312	1.01 514	1.76 470	0.99 515	0.30 541	0.17 384	0.22 356	0.18 299	0.31 514	0.22 325

RT-IGEV	0.88 486	0.31 326	1.24 499	0.60 427	0.35 328	1.32 555	0.84 568	2.98 671	1.06 365	1.34 510	1.62 566	1.87 607	1.15 557	1.11 319	0.54 356	0.24 425	0.17 384	0.21 318	0.17 270	0.19 239	0.29 474

FADNet_RVC	0.88 486	0.56 565	2.15 597	0.57 385	0.43 435	1.17 536	0.46 365	1.68 435	1.12 399	0.91 316	1.24 437	0.91 384	0.94 481	2.22 531	1.20 543	0.28 516	0.22 495	0.32 554	0.28 536	0.46 600	0.42 577

iResNetv2_ROB	0.88 486	0.43 511	2.62 620	0.60 427	0.38 371	0.94 471	0.67 515	1.88 502	1.38 551	1.27 476	1.45 517	1.26 502	1.05 536	1.92 496	0.64 408	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.14 165	0.24 425	0.21 290

DualNet (step1)	0.89 489	0.51 545	1.35 520	0.58 400	0.40 398	1.07 505	0.80 556	1.99 534	1.27 494	1.25 459	1.22 423	1.09 455	1.01 514	1.31 363	0.73 435	0.59 651	0.32 601	0.62 657	0.67 665	0.45 593	0.48 593

iRaft-Stereo_5w	0.89 489	0.31 326	1.04 424	0.56 363	0.47 470	0.47 137	0.68 518	1.19 306	1.08 372	0.80 280	1.35 484	1.46 545	0.90 465	5.11 625	1.16 538	0.18 202	0.15 317	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.24 376

DAS	0.89 489	0.37 461	1.20 487	0.66 500	0.69 582	0.82 417	0.62 498	1.79 472	1.26 490	1.93 633	1.55 547	0.96 408	1.17 562	2.72 569	0.69 427	0.22 376	0.16 354	0.25 460	0.18 299	0.29 492	0.24 376

SACVNet	0.89 489	0.51 545	1.08 440	0.83 611	0.58 535	0.83 425	0.78 544	1.84 486	1.17 434	1.39 534	1.33 475	1.25 496	1.01 514	2.31 541	0.92 497	0.35 579	0.26 554	0.31 542	0.29 555	0.35 544	0.48 593

ASMatch	0.89 489	0.29 262	0.72 234	0.56 363	0.36 342	0.47 137	0.37 234	1.16 296	0.95 310	1.11 375	3.26 664	0.95 403	0.96 488	4.88 622	0.53 346	0.20 302	0.16 354	0.22 356	0.19 324	0.20 296	0.30 492

ADLNet	0.89 489	0.39 488	1.09 443	0.88 626	0.73 589	1.24 547	0.75 537	2.02 540	1.41 565	1.58 589	1.37 490	1.26 502	1.00 511	1.31 363	1.18 540	0.28 516	0.21 474	0.26 481	0.26 506	0.29 492	0.36 542

MMNet	0.89 489	0.35 427	1.44 531	0.64 480	0.59 541	1.83 618	0.48 389	1.70 448	1.38 551	1.45 559	1.19 412	1.25 496	1.16 558	1.77 472	1.27 558	0.20 302	0.19 439	0.23 394	0.22 432	0.25 438	0.24 376

HGLStereo	0.89 489	0.42 506	1.15 462	0.82 607	1.03 651	1.16 529	0.57 467	1.68 435	1.28 502	1.26 471	1.62 566	1.13 470	1.31 588	1.85 483	1.11 535	0.25 449	0.24 535	0.24 420	0.22 432	0.24 425	0.29 474

CRFU-Net	0.90 497	0.42 506	1.10 448	0.69 538	0.59 541	1.76 609	0.84 568	2.33 618	0.92 291	1.45 559	1.20 414	1.62 574	1.25 577	1.38 386	0.94 505	0.28 516	0.23 524	0.22 356	0.19 324	0.24 425	0.27 443

dad	0.90 497	0.73 615	1.28 509	0.59 419	0.39 383	0.83 425	0.45 359	1.24 327	1.54 601	1.52 573	1.28 456	1.36 524	0.86 444	2.54 561	0.91 493	0.43 611	0.27 564	0.82 666	0.26 506	0.44 590	0.34 529

AACVNet	0.90 497	0.40 494	0.98 402	0.86 621	0.40 398	0.80 407	0.49 402	1.81 480	0.86 271	1.11 375	1.34 479	1.32 518	0.99 504	4.23 606	0.86 476	0.26 476	0.22 495	0.28 511	0.22 432	0.30 507	0.28 459

IRAFT_RVC	0.90 497	0.30 293	0.89 352	0.67 514	0.31 232	0.64 317	1.00 606	1.40 370	0.97 320	1.23 452	1.04 339	1.00 423	0.96 488	5.77 644	0.57 372	0.24 425	0.13 148	0.25 460	0.21 404	0.20 296	0.21 290

delet	0.90 497	0.34 398	1.15 462	0.69 538	0.66 571	1.63 598	0.81 561	1.95 524	1.49 595	1.42 546	1.38 495	1.29 509	0.91 468	1.78 474	1.18 540	0.22 376	0.22 495	0.24 420	0.25 489	0.22 369	0.24 376

pcwnet_v2	0.91 502	0.39 488	2.74 622	0.64 480	0.55 521	0.81 415	0.49 402	2.19 591	1.63 615	1.44 553	1.64 573	1.09 455	0.79 409	1.31 363	0.70 430	0.32 552	0.25 547	0.29 523	0.27 525	0.37 554	0.37 546

FADNet-RVC-Resample	0.91 502	0.51 545	2.92 627	0.64 480	0.46 459	1.07 505	0.60 489	1.76 465	1.24 473	1.10 374	0.98 314	1.06 441	0.98 501	2.17 528	0.95 508	0.24 425	0.22 495	0.30 535	0.32 581	0.36 548	0.40 565

HSM-Net_RVC	0.91 502	0.31 326	0.60 157	0.54 325	0.31 232	1.15 526	0.60 489	3.76 684	1.30 518	1.57 588	1.75 589	1.67 583	1.01 514	1.61 449	0.90 489	0.23 403	0.17 384	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.22 325
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 505	0.39 488	1.22 492	0.66 500	0.39 383	1.31 554	0.96 599	2.32 612	1.45 584	1.48 568	1.17 405	1.53 559	0.91 468	1.16 332	1.71 612	0.31 544	0.27 564	0.30 535	0.29 555	0.28 475	0.29 474

ADLNet2	0.92 505	0.37 461	1.25 502	0.80 600	0.65 564	1.12 518	0.75 537	1.95 524	1.42 574	1.26 471	1.67 577	1.68 586	1.04 531	1.80 481	1.23 551	0.25 449	0.22 495	0.21 318	0.22 432	0.27 459	0.31 502

FTStereo	0.92 505	0.28 229	0.61 166	0.57 385	0.34 310	0.65 323	1.80 672	1.09 254	0.84 263	1.75 615	4.13 675	1.04 435	1.62 620	1.59 441	0.48 306	0.21 340	0.17 384	0.23 394	0.22 432	0.19 239	0.58 626

PFNet	0.92 505	0.28 229	1.20 487	0.68 525	0.32 267	0.62 294	0.55 454	1.27 337	1.01 340	1.47 563	1.09 361	0.97 411	0.68 367	6.58 664	0.59 387	0.21 340	0.13 148	0.24 420	0.19 324	0.20 296	0.20 256

DLCB_ROB	0.92 505	0.43 511	0.95 388	0.71 554	0.55 521	1.11 516	0.83 566	1.61 423	1.32 528	1.67 607	1.66 575	1.70 589	0.93 478	1.96 504	1.34 568	0.26 476	0.25 547	0.27 495	0.28 536	0.28 475	0.28 459

GEStereo_RVC	0.93 510	0.40 494	1.15 462	0.67 514	0.50 484	0.95 477	0.78 544	2.73 660	1.21 455	1.20 434	1.12 376	1.25 496	0.91 468	3.21 585	0.95 508	0.31 544	0.20 456	0.23 394	0.20 360	0.28 475	0.31 502

CBFPSM	0.95 511	0.37 461	2.10 593	0.51 260	0.39 383	1.73 605	0.87 581	1.59 419	1.13 405	1.11 375	1.00 320	2.34 646	1.64 625	1.42 401	1.44 578	0.19 251	0.18 418	0.20 277	0.20 360	0.22 369	0.36 542

OMP-Stereo	0.95 511	0.35 427	0.79 284	0.92 637	0.32 267	0.49 160	0.35 202	1.22 318	1.11 391	1.58 589	1.12 376	1.44 540	0.69 371	6.92 670	0.51 327	0.20 302	0.15 317	0.24 420	0.19 324	0.21 347	0.16 120

DSFCA	0.95 511	0.38 479	1.23 494	0.55 341	0.66 571	1.50 582	0.93 593	1.58 414	1.24 473	1.59 592	1.16 402	1.48 548	0.95 486	2.96 576	1.20 543	0.31 544	0.28 570	0.25 460	0.26 506	0.29 492	0.26 422

PSMNet_ROB	0.95 511	0.57 570	1.45 532	0.75 583	0.64 559	1.28 552	1.12 619	1.84 486	1.15 419	1.16 406	1.29 461	1.44 540	0.89 462	1.74 467	1.70 610	0.33 559	0.25 547	0.37 595	0.39 618	0.36 548	0.32 511

FADNet-RVC	0.96 515	0.72 612	2.96 628	0.64 480	0.49 479	0.90 452	0.59 480	1.85 493	1.27 494	0.92 319	0.97 309	1.36 524	0.90 465	2.36 544	1.31 560	0.30 541	0.29 579	0.32 554	0.32 581	0.42 577	0.37 546

TransformOpticalFlow	0.97 516	0.30 293	0.96 396	0.54 325	0.31 232	0.65 323	0.54 444	1.87 497	1.19 444	1.12 383	1.44 514	1.34 521	0.98 501	6.68 667	0.44 266	0.19 251	0.12 55	0.21 318	0.19 324	0.18 199	0.23 350

IIG-Stereo	0.97 516	0.34 398	0.80 289	0.90 635	0.33 287	0.61 291	0.26 89	1.27 337	1.08 372	1.69 609	1.37 490	1.44 540	0.74 383	6.94 671	0.53 346	0.21 340	0.14 239	0.23 394	0.18 299	0.20 296	0.15 62

XX-Stereo	0.97 516	0.28 229	8.28 676	0.85 618	0.70 588	0.44 109	0.22 38	1.07 242	0.69 208	0.66 254	1.56 553	1.38 531	0.38 135	1.36 378	0.38 208	0.21 340	0.14 239	0.20 277	0.19 324	0.19 239	0.16 120

DispNO	0.98 519	0.34 398	2.02 586	0.58 400	0.55 521	0.88 446	0.49 402	1.70 448	1.24 473	1.22 449	1.26 441	1.18 477	0.88 459	5.17 626	0.88 482	0.23 403	0.18 418	0.24 420	0.22 432	0.19 239	0.22 325

DEmStereo	0.98 519	0.25 148	0.85 331	0.49 220	0.33 287	1.02 492	0.55 454	0.97 196	0.93 298	1.41 542	2.13 629	1.01 428	2.01 648	5.62 638	0.78 453	0.19 251	0.15 317	0.20 277	0.20 360	0.18 199	0.25 400

FADNet	0.98 519	0.64 590	2.57 616	0.66 500	0.55 521	0.95 477	0.57 467	1.91 511	1.38 551	0.94 325	1.02 325	1.36 524	1.00 511	2.69 567	0.97 513	0.34 569	0.34 611	0.31 542	0.34 601	0.61 638	0.42 577

CFNet	0.99 522	0.40 494	1.23 494	0.65 487	0.43 435	1.03 494	0.49 402	2.01 539	1.35 535	1.02 351	1.39 497	1.10 460	0.86 444	5.47 637	0.89 485	0.24 425	0.18 418	0.28 511	0.27 525	0.27 459	0.22 325

NVstereo2D	0.99 522	0.45 519	2.21 601	0.79 599	0.75 602	1.20 540	0.86 577	1.98 530	1.41 565	1.02 351	1.18 408	1.31 514	0.97 498	2.25 535	0.93 500	0.45 624	0.22 495	0.39 606	0.25 489	0.59 632	0.68 643

CBMV_ROB	0.99 522	0.46 522	0.68 218	0.53 310	0.39 383	1.40 572	0.48 389	2.09 558	1.30 518	1.53 576	2.29 637	1.36 524	1.23 573	2.46 551	1.04 527	0.44 620	0.42 644	0.47 630	0.44 631	0.41 573	0.39 559

ACV-stereo	1.00 525	0.55 561	1.47 534	0.59 419	0.42 430	2.38 650	0.58 473	1.20 311	1.21 455	0.83 291	1.01 322	3.36 673	2.10 654	1.64 452	1.17 539	0.28 516	0.22 495	0.23 394	0.22 432	0.29 492	0.35 538

fast-acv-ft	1.00 525	0.48 533	1.85 575	0.61 444	0.52 499	1.77 611	0.69 521	1.52 395	1.47 590	1.34 510	1.85 607	1.73 592	1.24 576	1.62 450	1.56 591	0.27 497	0.28 570	0.28 511	0.28 536	0.28 475	0.31 502

HBP-ISP	1.00 525	0.60 574	0.85 331	0.64 480	0.48 472	1.63 598	0.77 541	2.24 599	1.30 518	1.33 503	1.53 543	0.87 363	0.99 504	3.26 588	0.76 447	0.46 625	0.44 646	0.54 644	0.48 640	0.48 606	0.42 577

CSP-Net	1.00 525	0.41 504	0.99 407	0.56 363	0.43 435	1.62 597	0.76 540	2.16 580	1.16 426	1.33 503	1.22 423	1.32 518	0.89 462	4.67 617	0.93 500	0.35 579	0.24 535	0.20 277	0.20 360	0.23 394	0.30 492

ETE_ROB	1.01 529	0.69 605	1.49 537	0.72 560	0.50 484	1.15 526	1.12 619	1.91 511	1.24 473	1.94 635	1.50 533	1.73 592	1.06 537	1.78 474	1.33 567	0.33 559	0.26 554	0.38 601	0.34 601	0.40 569	0.44 584

THIR-Stereo	1.02 530	0.29 262	0.73 249	0.51 260	0.29 184	0.94 471	1.31 640	1.08 247	0.98 323	1.35 517	1.91 615	1.16 475	1.54 616	6.37 662	0.79 459	0.20 302	0.14 239	0.21 318	0.22 432	0.19 239	0.25 400

PS-NSSS	1.02 530	0.62 586	1.17 477	0.61 444	0.58 535	0.91 455	0.79 553	2.02 540	1.19 444	1.17 410	1.68 579	1.00 423	0.85 436	4.43 611	0.86 476	0.38 591	0.31 588	0.52 639	0.32 581	0.52 616	0.45 586

XPNet_ROB	1.02 530	0.56 565	1.33 518	0.75 583	0.58 535	1.11 516	1.13 621	1.77 467	1.29 514	1.88 627	1.43 512	1.63 578	1.13 556	2.04 513	1.69 608	0.40 601	0.31 588	0.33 566	0.29 555	0.37 554	0.37 546

YMNet	1.04 533	0.59 571	1.67 560	0.86 621	0.86 628	1.84 619	0.61 495	1.70 448	1.28 502	1.65 603	1.98 619	1.75 597	0.96 488	1.57 433	1.58 593	0.34 569	0.37 627	0.32 554	0.32 581	0.33 532	0.32 511

YMNet_1	1.04 533	0.59 571	1.67 560	0.86 621	0.86 628	1.84 619	0.61 495	1.70 448	1.28 502	1.65 603	1.98 619	1.75 597	0.96 488	1.57 433	1.58 593	0.34 569	0.37 627	0.32 554	0.32 581	0.33 532	0.32 511

iinet-f	1.04 533	0.50 541	4.24 651	0.58 400	0.43 435	1.78 615	0.70 528	1.29 343	1.16 426	1.25 459	1.42 508	1.57 566	1.42 605	1.47 417	1.70 610	0.26 476	0.23 524	0.20 277	0.20 360	0.26 453	0.26 422

RAFT-RH_RVC	1.04 533	0.26 175	0.76 266	0.53 310	0.29 184	0.80 407	0.32 159	0.85 155	1.12 399	2.04 642	4.63 681	1.03 434	0.57 299	5.93 647	0.52 335	0.20 302	0.13 148	0.26 481	0.20 360	0.16 110	0.19 223

CBMV	1.04 533	0.48 533	0.88 348	0.56 363	0.36 342	1.52 584	1.55 655	1.87 497	1.59 610	2.11 646	1.67 577	1.46 545	1.35 593	1.92 496	1.31 560	0.35 579	0.35 618	0.39 606	0.33 595	0.34 540	0.34 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 538	0.33 369	1.04 424	0.49 220	0.31 232	0.67 335	0.26 89	2.37 621	0.80 250	1.05 360	1.11 372	2.86 663	1.81 639	6.26 654	0.50 323	0.18 202	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.17 149	0.21 290

StereoDRNet	1.05 538	0.53 553	2.21 601	0.80 600	0.93 640	1.50 582	0.90 584	2.06 552	1.44 579	1.68 608	1.20 414	1.48 548	0.99 504	1.86 486	1.60 597	0.29 532	0.24 535	0.29 523	0.28 536	0.35 544	0.33 519

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 540	0.43 511	3.59 643	0.53 310	0.66 571	0.79 401	0.39 264	2.60 650	0.98 323	0.96 331	4.58 679	2.05 635	0.56 292	0.99 271	0.51 327	0.19 251	0.14 239	0.21 318	0.28 536	0.32 525	0.41 569

STrans-v2	1.06 540	0.31 326	1.02 418	0.52 287	0.33 287	0.67 335	0.78 544	2.66 657	1.26 490	1.15 402	1.46 519	1.37 528	1.40 600	6.68 667	0.46 286	0.19 251	0.13 148	0.21 318	0.18 299	0.18 199	0.21 290

DISCO	1.06 540	0.37 461	1.19 483	0.73 568	0.46 459	2.04 634	0.84 568	2.26 600	1.54 601	1.25 459	1.36 489	2.38 648	1.08 540	2.60 564	1.62 600	0.24 425	0.19 439	0.22 356	0.20 360	0.32 525	0.29 474

NCCL2	1.06 540	0.64 590	1.35 520	0.78 597	0.58 535	1.32 555	1.69 661	1.89 505	1.38 551	1.52 573	1.20 414	1.91 610	1.17 562	1.79 479	1.50 585	0.35 579	0.31 588	0.45 624	0.44 631	0.41 573	0.45 586

LALA_ROB	1.06 540	0.66 597	1.37 528	0.70 548	0.53 507	1.61 595	1.25 637	1.81 480	1.48 594	1.82 623	1.40 502	1.93 614	1.03 525	1.68 458	1.69 608	0.38 591	0.28 570	0.43 619	0.37 614	0.43 579	0.38 554

TCMNet	1.07 545	0.66 597	2.49 612	0.92 637	1.32 673	1.14 522	0.67 515	1.91 511	1.29 514	1.20 434	1.57 557	1.29 509	0.96 488	2.23 532	1.59 596	0.32 552	0.31 588	0.38 601	0.35 606	0.43 579	0.40 565

PSMNet-RUCA	1.07 545	1.06 641	1.64 556	1.23 666	1.10 657	1.39 568	0.65 509	1.91 511	1.43 576	0.95 328	1.52 541	0.99 417	0.83 428	1.28 359	1.01 520	0.71 663	0.34 611	0.99 674	0.61 661	1.01 664	0.67 639

RAFT + AFF	1.07 545	0.47 527	1.36 525	0.68 525	0.50 484	1.20 540	1.22 633	2.58 648	1.26 490	1.33 503	1.56 553	1.19 479	1.49 614	3.89 604	1.01 520	0.22 376	0.26 554	0.30 535	0.27 525	0.29 492	0.32 511

DRN-Test	1.07 545	0.49 538	1.95 583	0.75 583	0.81 620	1.61 595	0.78 544	2.26 600	1.53 599	1.84 624	1.35 484	1.42 534	1.04 531	2.26 536	1.61 598	0.28 516	0.23 524	0.31 542	0.30 567	0.33 532	0.33 519

TDLM	1.08 549	0.50 541	1.01 415	0.69 538	0.54 514	0.91 455	1.40 646	1.60 421	1.36 544	1.17 410	1.40 502	1.07 444	1.00 511	6.19 650	0.85 475	0.34 569	0.22 495	0.35 582	0.26 506	0.38 560	0.29 474

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 550	0.46 522	2.61 619	0.71 554	0.65 564	2.00 631	0.78 544	2.07 554	1.47 590	1.62 598	1.47 522	1.53 559	1.29 584	2.10 521	1.65 606	0.24 425	0.14 239	0.20 277	0.16 235	0.28 475	0.28 459

FAT-Stereo	1.10 551	0.43 511	1.46 533	0.74 574	0.60 545	1.13 519	0.92 589	2.06 552	1.71 623	1.75 615	2.00 622	2.02 628	1.47 611	2.02 512	1.26 555	0.44 620	0.36 622	0.34 574	0.29 555	0.36 548	0.57 623

CVANet_RVC	1.10 551	0.49 538	1.15 462	0.65 487	0.54 514	0.93 467	1.00 606	1.69 444	1.36 544	1.42 546	1.39 497	1.24 495	1.17 562	6.22 652	0.80 466	0.35 579	0.24 535	0.35 582	0.30 567	0.44 590	0.32 511

APVNet	1.11 553	0.59 571	1.95 583	0.87 624	0.77 608	1.90 624	0.82 565	2.03 544	1.15 419	1.14 400	1.43 512	1.55 562	1.12 555	3.03 578	1.62 600	0.32 552	0.34 611	0.42 618	0.36 609	0.36 548	0.41 569

GANetREF_RVC	1.11 553	0.90 629	1.56 548	0.88 626	0.53 507	1.41 574	1.35 643	1.91 511	1.54 601	1.28 482	1.32 469	1.46 545	1.23 573	2.04 513	1.00 519	0.57 648	0.45 648	0.67 660	0.52 649	0.91 660	0.62 634
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
GCST	1.13 555	1.50 670	1.17 477	1.74 678	1.17 667	1.29 553	0.30 131	1.55 404	1.21 455	1.31 494	0.97 309	0.99 417	0.48 213	2.38 548	0.54 356	1.24 681	0.70 680	1.31 681	0.86 675	1.03 666	0.92 662

GASNet	1.13 555	1.10 648	3.29 638	1.00 652	0.68 579	0.82 417	0.67 515	1.85 493	1.38 551	1.39 534	1.25 439	1.25 496	1.20 572	2.72 569	1.62 600	0.46 625	0.26 554	0.36 592	0.34 601	0.55 626	0.33 519

anonymity	1.14 557	0.98 637	1.24 499	1.09 657	1.13 660	1.08 509	0.90 584	2.02 540	1.23 469	1.32 497	1.27 450	1.27 507	1.09 543	1.16 332	1.03 526	1.02 672	1.01 696	0.97 671	0.97 680	0.98 662	1.01 664

PA-Net	1.14 557	0.63 587	2.12 595	0.67 514	0.75 602	1.19 539	0.91 587	1.91 511	1.46 589	1.18 421	1.23 432	1.33 520	1.17 562	4.31 609	1.41 575	0.29 532	0.46 652	0.33 566	0.50 645	0.33 532	0.57 623
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 559	0.54 557	1.50 538	0.73 568	0.66 571	1.18 538	0.84 568	2.13 570	1.41 565	1.73 612	1.84 604	2.53 654	1.46 609	2.46 551	1.35 570	0.43 611	0.41 639	0.54 644	0.36 609	0.43 579	0.50 602

RASNet	1.16 560	0.34 398	1.11 450	0.73 568	0.86 628	1.00 489	0.60 489	1.56 408	1.43 576	1.07 369	1.37 490	2.08 636	1.44 608	7.00 672	1.56 591	0.20 302	0.17 384	0.17 149	0.19 324	0.19 239	0.19 223

DANet	1.16 560	0.64 590	1.52 543	0.88 626	0.74 597	1.52 584	0.52 423	1.68 435	1.21 455	1.81 621	1.55 547	2.02 628	1.11 549	3.30 590	2.28 633	0.34 569	0.31 588	0.40 612	0.30 567	0.46 600	0.54 612
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 562	0.29 262	1.08 440	0.55 341	0.43 435	0.69 349	0.71 531	1.14 279	1.35 535	1.00 342	1.49 526	1.90 608	0.86 444	9.61 701	0.89 485	0.21 340	0.19 439	0.30 535	0.25 489	0.20 296	0.18 178

Wz-Net-LNSev	1.17 562	0.72 612	4.71 655	0.66 500	0.84 625	1.72 602	1.13 621	1.97 529	1.43 576	1.34 510	1.32 469	1.66 581	1.30 587	1.44 410	1.51 587	0.29 532	0.26 554	0.24 420	0.23 464	0.33 532	0.35 538

S-Stereo	1.17 562	0.48 533	2.25 605	0.83 611	0.81 620	1.22 542	1.17 628	2.12 562	2.08 650	1.47 563	2.13 629	1.55 562	1.16 558	2.09 520	1.46 581	0.42 610	0.40 638	0.35 582	0.32 581	0.45 593	0.73 648

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 562	1.06 641	1.28 509	0.88 626	0.69 582	1.92 626	0.92 589	1.71 452	1.14 411	1.17 410	1.26 441	1.49 550	0.80 416	2.04 513	0.86 476	2.02 685	0.34 611	0.79 664	0.36 609	1.38 676	1.33 676

RP	1.17 562	0.54 557	1.48 536	0.93 643	1.05 654	1.14 522	0.85 575	1.99 534	1.70 621	1.72 611	2.07 626	1.91 610	1.93 646	2.00 509	1.37 572	0.55 646	0.37 627	0.48 632	0.37 614	0.46 600	0.46 591

z-ln-s-r	1.18 567	0.61 579	2.91 626	0.54 325	0.56 527	0.81 415	0.86 577	1.72 456	1.55 607	1.18 421	1.62 566	1.37 528	1.16 558	3.67 598	3.77 660	0.20 302	0.15 317	0.21 318	0.17 270	0.29 492	0.24 376

ccnet	1.19 568	0.71 609	1.36 525	0.81 604	0.75 602	1.72 602	1.13 621	1.98 530	1.31 525	1.52 573	1.84 604	1.75 597	1.36 595	2.01 510	2.04 623	0.57 648	0.54 666	0.57 652	0.56 654	0.60 635	0.60 632

Nwc_Net	1.19 568	0.53 553	2.34 607	0.92 637	0.81 620	1.49 581	0.70 528	2.28 610	1.32 528	1.41 542	2.27 635	2.03 631	1.76 636	2.05 517	1.46 581	0.43 611	0.30 583	0.43 619	0.46 636	0.39 565	0.40 565

NCC-stereo	1.20 570	0.60 574	1.84 573	0.88 626	0.95 644	1.32 555	0.94 595	2.14 572	1.36 544	1.43 550	1.79 595	1.93 614	2.13 659	2.54 561	1.41 575	0.49 633	0.38 632	0.45 624	0.59 658	0.43 579	0.45 586

Abc-Net	1.20 570	0.60 574	1.84 573	0.88 626	0.95 644	1.32 555	0.94 595	2.14 572	1.36 544	1.43 550	1.79 595	1.93 614	2.13 659	2.54 561	1.41 575	0.49 633	0.38 632	0.45 624	0.59 658	0.43 579	0.45 586
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 572	0.66 597	3.44 641	0.69 538	0.73 589	1.93 627	1.44 648	2.16 580	1.59 610	1.85 626	1.49 526	1.50 553	1.34 592	2.05 517	1.54 590	0.27 497	0.24 535	0.28 511	0.28 536	0.35 544	0.32 511

RGC	1.22 573	0.82 623	1.71 563	0.95 648	0.98 649	1.53 587	0.80 556	2.18 589	1.35 535	1.69 609	1.94 616	2.03 631	1.66 626	2.36 544	1.50 585	0.46 625	0.36 622	0.59 655	0.48 640	0.49 610	0.49 598

stereogan	1.22 573	0.45 519	2.03 589	0.87 624	0.85 626	2.52 652	0.72 532	1.98 530	1.78 631	1.92 631	1.94 616	2.31 645	1.42 605	2.10 521	1.14 536	0.38 591	0.36 622	0.39 606	0.32 581	0.52 616	0.49 598

AANet_RVC	1.22 573	0.60 574	1.94 579	0.69 538	0.46 459	0.75 376	0.69 521	1.51 391	1.57 608	1.36 522	1.90 613	1.51 556	0.87 453	7.23 676	1.89 620	0.26 476	0.19 439	0.19 226	0.16 235	0.23 394	0.37 546

HSM	1.22 573	0.34 398	0.81 293	0.61 444	0.39 383	1.22 542	0.63 504	2.45 630	1.25 481	1.32 497	1.26 441	1.91 610	1.08 540	9.21 697	0.75 442	0.23 403	0.17 384	0.20 277	0.16 235	0.22 369	0.24 376

Syn2CoEx	1.23 577	0.80 619	3.07 632	0.83 611	0.68 579	1.39 568	0.87 581	2.23 597	1.57 608	1.28 482	1.58 559	1.42 534	1.57 618	3.79 602	1.48 584	0.36 586	0.32 601	0.34 574	0.30 567	0.30 507	0.41 569

AF-Net	1.23 577	0.56 565	2.31 606	0.88 626	0.93 640	1.41 574	0.73 535	2.27 608	1.71 623	1.76 618	2.42 643	2.00 624	1.70 629	1.98 505	1.62 600	0.50 637	0.29 579	0.49 634	0.33 595	0.40 569	0.34 529

NaN_ROB	1.23 577	0.63 587	1.76 566	0.67 514	0.50 484	1.59 594	2.00 675	1.87 497	1.52 598	2.14 648	1.26 441	1.40 533	1.09 543	4.60 615	1.75 613	0.28 516	0.34 611	0.28 511	0.29 555	0.30 507	0.37 546

DGSMNet	1.24 580	0.84 626	3.20 634	0.91 636	0.92 637	1.39 568	1.34 642	2.46 634	1.44 579	1.34 510	1.66 575	1.50 553	1.03 525	1.85 483	1.30 559	0.48 631	0.48 655	0.55 648	0.51 648	0.78 653	0.79 655

RYNet	1.24 580	0.52 551	1.57 550	0.73 568	0.97 647	1.74 607	0.95 598	2.09 558	1.54 601	1.44 553	1.18 408	1.94 618	1.29 584	4.57 614	1.93 621	0.27 497	0.23 524	0.35 582	0.27 525	0.57 629	0.59 629

aanetorigin	1.26 582	0.85 627	3.00 630	0.72 560	0.80 616	1.08 509	1.05 612	1.12 268	1.39 559	3.53 685	2.60 651	1.72 590	1.73 633	1.98 505	1.77 616	0.26 476	0.24 535	0.26 481	0.25 489	0.38 560	0.51 606

GwcNet	1.26 582	0.63 587	5.13 657	0.81 604	1.15 664	1.73 605	0.69 521	1.84 486	1.53 599	1.51 571	1.71 585	1.72 590	1.09 543	2.20 530	1.61 598	0.31 544	0.30 583	0.29 523	0.27 525	0.30 507	0.41 569

Consistency-Raft	1.27 584	1.01 640	2.17 598	1.04 654	1.20 669	0.96 483	1.00 606	1.84 486	1.95 643	1.38 530	2.11 628	1.44 540	1.03 525	1.18 339	1.40 574	0.73 664	0.83 682	0.89 668	0.99 683	1.33 673	0.95 663

NOSS_ROB	1.29 585	0.49 538	0.68 218	0.60 427	0.40 398	1.09 514	0.77 541	1.94 521	1.44 579	1.04 357	1.46 519	1.10 460	0.81 421	10.57 711	0.78 453	0.46 625	0.43 645	0.48 632	0.45 634	0.45 593	0.43 581

SGM-Forest	1.29 585	0.40 494	0.74 256	0.54 325	0.37 355	1.55 589	1.26 638	1.82 482	1.39 559	2.22 649	1.81 601	1.64 579	1.02 523	7.65 682	1.20 543	0.39 598	0.37 627	0.39 606	0.34 601	0.37 554	0.34 529
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 587	0.23 78	0.51 99	0.40 58	0.29 184	0.46 124	0.20 15	0.67 61	0.31 24	0.40 124	0.39 64	0.34 88	0.39 140	0.66 146	0.28 65	0.19 251	0.13 148	0.16 96	0.13 116	20.39 725	0.17 154

Anonymous_2	1.37 588	0.56 565	0.94 382	0.57 385	0.62 555	1.04 496	0.65 509	1.82 482	1.01 340	1.00 342	0.79 254	1.42 534	1.27 580	1.06 299	0.83 470	0.62 654	0.67 677	1.05 677	9.88 724	1.09 669	0.55 618

SQANet	1.38 589	0.95 635	1.37 528	1.89 681	1.47 678	1.44 578	0.81 561	1.89 505	1.13 405	1.34 510	1.26 441	1.28 508	1.02 523	1.64 452	0.91 493	2.55 692	0.35 618	1.47 682	0.56 654	2.48 685	1.74 682

PWC_ROB	1.39 590	0.93 634	4.07 649	0.77 593	0.83 623	1.16 529	0.53 429	1.87 497	2.01 646	2.36 654	3.06 662	1.65 580	1.60 619	2.65 566	2.29 635	0.34 569	0.23 524	0.36 592	0.25 489	0.39 565	0.49 598

PWCDC_ROB	1.39 590	0.91 632	2.10 593	1.08 656	0.92 637	1.72 602	0.58 473	2.03 544	3.30 682	1.32 497	4.87 684	1.21 482	1.71 631	1.98 505	1.75 613	0.65 658	0.26 554	0.29 523	0.25 489	0.56 627	0.41 569

GANet	1.41 592	0.52 551	1.18 482	0.74 574	0.48 472	1.40 572	1.69 661	1.87 497	1.28 502	1.56 584	2.39 641	1.56 564	1.25 577	9.13 695	1.20 543	0.31 544	0.32 601	0.34 574	0.29 555	0.40 569	0.33 519

PDISCO_ROB	1.41 592	0.73 615	2.04 590	1.40 669	1.46 677	2.83 666	1.07 615	2.64 652	2.11 652	1.41 542	1.50 533	1.73 592	0.99 504	2.83 574	1.46 581	1.03 673	0.27 564	0.54 644	0.47 638	0.77 652	0.84 659

w-ln-seven-2	1.42 594	0.69 605	6.86 667	0.71 554	0.62 555	1.23 545	0.92 589	1.84 486	1.59 610	1.74 613	1.59 563	1.49 550	1.40 600	3.69 599	2.22 629	0.27 497	0.26 554	0.29 523	0.26 506	0.34 540	0.33 519

LL-Strereo	1.42 594	0.44 518	2.02 586	0.62 453	1.07 655	0.73 366	0.65 509	2.02 540	1.21 455	1.60 593	1.62 566	2.02 628	2.10 654	9.67 702	1.07 529	0.22 376	0.20 456	0.27 495	0.24 479	0.23 394	0.33 519

SHD	1.42 594	0.81 622	2.79 624	0.98 650	0.92 637	1.97 628	0.68 518	2.43 628	2.55 663	2.54 663	1.72 586	2.01 627	1.62 620	2.14 525	2.70 643	0.40 601	0.33 607	0.39 606	0.40 620	0.48 606	0.54 612

RTSC	1.43 597	0.89 628	3.62 645	0.94 646	0.64 559	1.85 621	0.69 521	2.20 594	2.04 649	2.22 649	1.70 583	1.67 583	1.27 580	2.53 560	4.48 668	0.33 559	0.25 547	0.27 495	0.29 555	0.38 560	0.40 565

UDG	1.47 598	2.69 703	1.13 455	1.45 674	1.65 680	1.34 562	0.79 553	1.75 463	1.27 494	1.29 486	1.74 588	1.99 623	1.39 599	1.66 455	1.51 587	0.91 669	0.55 668	2.30 690	0.76 669	1.99 678	1.20 672

MFMNet_re	1.47 598	1.20 654	2.50 613	1.46 675	1.08 656	1.58 593	1.51 651	1.96 528	1.87 637	2.31 653	2.20 632	1.51 556	1.88 644	1.57 433	1.34 568	0.94 670	0.83 682	0.84 667	0.80 672	1.00 663	1.06 667

PASM	1.48 600	1.08 644	3.96 648	0.93 643	0.93 640	1.17 536	1.19 630	1.77 467	1.65 616	1.90 628	1.52 541	1.75 597	1.42 605	4.54 613	1.52 589	0.64 657	0.68 679	0.69 662	0.79 671	0.70 647	0.74 650

ADCRef	1.50 601	0.61 579	3.83 647	0.76 591	0.77 608	1.91 625	0.77 541	2.16 580	1.34 532	1.63 600	1.59 563	1.35 523	1.40 600	1.79 479	8.32 688	0.25 449	0.21 474	0.32 554	0.31 573	0.31 514	0.32 511

XQC	1.51 602	0.98 637	3.20 634	0.92 637	0.76 607	2.01 632	1.17 628	2.53 645	1.99 645	2.01 641	1.54 544	2.00 624	1.54 616	3.16 583	3.46 657	0.49 633	0.31 588	0.45 624	0.40 620	0.71 649	0.62 634

DStereoRT	1.52 603	0.36 440	3.37 639	0.69 538	0.54 514	2.05 637	0.59 480	1.85 493	1.21 455	1.38 530	1.46 519	0.84 358	1.27 580	6.33 660	1.07 529	0.24 425	0.19 439	4.29 714	2.08 706	0.25 438	0.39 559

CC-Net-ROB	1.53 604	1.31 663	1.68 562	0.92 637	0.80 616	1.75 608	0.99 604	2.04 547	1.27 494	1.12 383	1.62 566	1.20 481	0.98 501	7.82 684	0.92 497	1.15 680	0.41 639	2.20 688	0.46 636	1.37 675	0.56 620

FINET	1.54 605	0.67 601	7.28 670	0.76 591	0.97 647	1.42 577	1.38 645	2.80 667	3.12 678	1.23 452	1.68 579	1.04 435	1.11 549	3.35 591	1.78 617	0.43 611	0.37 627	0.32 554	0.29 555	0.43 579	0.41 569

test_xeample	1.55 606	0.31 326	0.94 382	0.54 325	0.31 232	0.94 471	0.58 473	2.40 625	1.40 561	1.29 486	1.55 547	0.89 378	0.88 459	1.72 465	15.94 711	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

w-ln-seven	1.56 607	0.83 625	5.96 661	0.78 597	0.74 597	2.64 659	1.01 609	2.13 570	2.03 647	2.09 645	1.76 590	1.84 606	1.27 580	2.98 577	3.23 654	0.29 532	0.26 554	0.31 542	0.30 567	0.41 573	0.38 554

DDUNet	1.56 607	2.70 704	1.35 520	1.79 679	1.88 683	1.82 617	0.91 587	1.84 486	1.20 448	1.40 540	1.79 595	1.62 574	1.17 562	1.59 441	1.22 548	1.11 677	0.76 681	2.38 693	0.94 677	2.12 679	1.53 680

CrosDoStereo	1.56 607	0.26 175	0.78 280	0.51 260	0.29 184	0.66 328	11.86 711	1.18 301	1.00 337	1.35 517	1.76 590	0.99 417	1.83 641	6.64 665	0.83 470	0.19 251	0.15 317	0.20 277	0.22 432	0.18 199	0.25 400

DeepStereo_LL	1.56 607	0.26 175	0.78 280	0.51 260	0.29 184	0.66 328	11.86 711	1.18 301	1.00 337	1.35 517	1.76 590	0.99 417	1.83 641	6.64 665	0.83 470	0.19 251	0.15 317	0.20 277	0.22 432	0.18 199	0.25 400

xxxx	1.61 611	0.32 347	0.98 402	0.58 400	0.31 232	1.15 526	0.43 320	2.43 628	1.41 565	1.17 410	1.40 502	1.21 482	0.86 444	1.94 499	16.68 713	0.24 425	0.24 535	0.21 318	0.20 360	0.23 394	0.27 443

CSAN	1.61 611	0.67 601	3.24 637	0.74 574	0.52 499	1.77 611	1.74 666	1.98 530	1.94 642	2.47 661	2.33 639	1.93 614	2.04 651	6.45 663	1.95 622	0.43 611	0.36 622	0.41 617	0.42 624	0.43 579	0.44 584

MFN_U_SF_RVC	1.62 613	0.96 636	4.36 653	0.92 637	0.69 582	2.62 658	1.10 617	2.50 641	1.74 626	1.99 640	1.86 609	2.45 652	1.78 638	3.08 581	2.84 646	0.54 642	0.50 662	0.56 650	0.60 660	0.60 635	0.67 639

SDNR	1.66 614	0.55 561	2.36 608	0.56 363	0.58 535	3.79 684	0.45 359	1.78 469	1.40 561	1.38 530	2.45 646	1.13 470	0.96 488	11.03 712	1.31 560	0.67 660	0.64 674	0.43 619	0.32 581	0.71 649	0.76 653

otaku	1.67 615	1.18 652	1.56 548	2.27 684	1.59 679	1.98 629	1.23 635	2.23 597	1.37 549	1.48 568	1.63 572	1.73 592	1.23 573	1.85 483	1.09 531	2.96 695	0.58 672	1.74 683	0.61 661	2.94 692	2.15 687

222	1.67 615	0.31 326	0.93 374	0.59 419	0.31 232	1.05 499	0.43 320	2.39 623	1.47 590	1.37 524	1.55 547	0.94 399	0.94 481	1.98 505	17.76 714	0.24 425	0.22 495	0.21 318	0.20 360	0.22 369	0.26 422

Wz-Net-SNSev	1.68 617	1.45 666	8.71 680	0.71 554	0.67 577	1.35 563	1.51 651	2.15 578	1.47 590	1.51 571	1.68 579	2.27 641	1.38 597	4.23 606	2.36 637	0.32 552	0.29 579	0.31 542	0.33 595	0.43 579	0.39 559

DeepPrunerF	1.68 617	0.82 623	6.82 666	0.94 646	1.20 669	0.91 455	0.97 600	2.50 641	5.19 699	1.22 449	1.30 462	1.18 477	1.29 584	4.96 624	1.75 613	0.43 611	0.35 618	0.52 639	0.48 640	0.43 579	0.42 577

psmorigin	1.69 619	0.74 617	13.13 692	0.70 548	0.60 545	1.16 529	0.79 553	1.69 444	1.25 481	2.07 644	1.77 593	2.23 638	1.51 615	2.14 525	1.45 579	0.39 598	0.41 639	0.34 574	0.33 595	0.45 593	0.63 636

G-Net	1.71 620	0.67 601	2.09 592	1.14 662	0.75 602	2.96 671	0.89 583	1.58 414	1.30 518	2.76 668	8.12 703	2.29 643	2.51 672	1.94 499	2.23 631	0.49 633	0.45 648	0.45 624	0.31 573	0.62 639	0.59 629

AANet	1.72 621	1.32 664	5.46 659	0.70 548	0.73 589	1.52 584	0.85 575	1.95 524	3.12 678	3.12 680	3.30 665	2.91 664	2.23 663	2.48 557	2.27 632	0.44 620	0.31 588	0.34 574	0.31 573	0.47 604	0.58 626

Ntro	1.72 621	1.21 655	1.62 553	2.54 691	1.86 682	2.09 638	1.14 624	2.08 555	1.38 551	1.23 452	1.62 566	1.62 574	1.33 591	2.04 513	1.21 547	3.09 696	0.56 669	1.82 685	0.65 663	2.97 695	2.25 689

z-mn7	1.77 623	1.06 641	7.02 669	0.74 574	0.54 514	2.58 654	1.03 610	1.90 509	2.73 674	1.61 594	3.00 660	1.96 620	1.40 600	5.23 628	2.87 647	0.31 544	0.25 547	0.27 495	0.25 489	0.34 540	0.35 538

FBW_ROB	1.78 624	0.66 597	1.90 578	0.72 560	0.66 571	1.79 616	1.07 615	2.79 665	1.77 627	1.84 624	1.79 595	1.98 622	1.37 596	12.42 714	2.22 629	0.36 586	0.38 632	0.57 652	0.39 618	0.46 600	0.51 606

SPS-STEREO	1.78 624	1.09 646	1.52 543	1.22 665	1.14 662	1.87 623	1.11 618	2.27 608	1.70 621	3.17 682	2.39 641	2.84 662	1.93 646	4.41 610	2.93 648	1.04 675	0.99 695	0.97 671	0.94 677	1.03 666	1.05 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 626	1.11 649	4.33 652	0.84 615	0.77 608	3.70 679	2.41 694	2.04 547	1.85 636	1.75 615	1.90 613	1.92 613	1.25 577	7.33 677	1.45 579	0.47 629	0.47 653	0.53 643	0.77 670	0.50 612	0.55 618

SAMSARA	1.80 626	0.90 629	3.37 639	1.28 668	1.13 660	3.71 680	2.33 689	2.53 645	1.93 641	3.17 682	1.73 587	2.99 665	1.68 628	3.53 594	2.46 639	0.47 629	0.54 666	0.43 619	0.47 638	0.59 632	0.64 637

DStereoO	1.82 628	1.21 655	2.98 629	1.42 673	0.88 635	1.54 588	4.03 703	1.90 509	2.15 655	1.56 584	1.82 602	1.75 597	4.06 693	1.76 470	2.15 627	2.39 690	0.52 663	0.97 671	0.43 628	2.24 681	0.68 643

PVD	1.82 628	0.91 632	3.02 631	1.03 653	0.94 643	2.61 657	1.14 624	2.78 664	3.40 684	3.08 679	2.75 654	2.39 650	2.49 671	2.81 572	3.66 659	0.48 631	0.49 661	0.59 655	0.49 643	0.60 635	0.81 657

ADCL	1.82 628	0.70 607	4.57 654	0.70 548	0.63 558	2.56 653	1.77 668	2.08 555	1.77 627	1.95 637	1.89 611	2.04 633	1.88 644	2.36 544	9.55 694	0.27 497	0.25 547	0.35 582	0.32 581	0.39 565	0.39 559

zh-mn7	1.84 631	1.51 671	9.67 684	0.70 548	0.54 514	1.47 580	0.84 568	1.93 519	2.13 654	2.50 662	2.70 653	1.67 583	1.35 593	4.75 621	3.14 653	0.32 552	0.27 564	0.27 495	0.27 525	0.32 525	0.39 559

AAGNet	1.84 631	0.30 293	0.79 284	0.66 500	0.32 267	0.65 323	0.50 410	1.02 215	1.01 340	1.47 563	1.21 421	0.99 417	1.16 558	2.76 571	22.69 721	0.24 425	0.13 148	0.22 356	0.20 360	0.24 425	0.16 120

ff1	1.88 633	0.36 440	1.51 539	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	1.08 247	2.62 666	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	9.88 706	13.82 705	0.21 340	0.13 148	0.31 542	0.28 536	0.20 296	0.23 350

MDST_ROB	1.88 633	0.40 494	1.71 563	0.93 643	0.60 545	4.27 691	1.23 635	3.99 687	1.44 579	4.61 696	2.63 652	1.44 540	1.03 525	9.78 703	1.62 600	0.33 559	0.26 554	0.37 595	0.33 595	0.31 514	0.34 529

SGM_RVC	1.88 633	0.40 494	0.90 362	0.63 465	0.30 208	2.81 665	1.26 638	2.73 660	1.81 634	4.09 688	2.85 657	3.88 679	3.19 680	8.42 691	2.44 638	0.33 559	0.31 588	0.30 535	0.28 536	0.31 514	0.31 502
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 636	0.36 440	1.51 539	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	2.32 612	1.41 565	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	9.88 706	13.82 705	0.25 449	0.21 474	0.31 542	0.28 536	0.32 525	0.29 474

xxx	1.89 636	0.36 440	1.51 539	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	2.32 612	1.41 565	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	9.88 706	13.82 705	0.25 449	0.21 474	0.31 542	0.28 536	0.32 525	0.29 474

DPSNet	1.91 638	0.64 590	5.95 660	0.73 568	0.59 541	2.04 634	1.61 659	3.84 685	1.96 644	1.54 579	1.39 497	2.27 641	3.32 683	4.95 623	4.79 671	0.50 637	0.31 588	0.29 523	0.26 506	0.67 644	0.54 612

test_sample9	1.96 639	0.51 545	1.35 520	0.58 400	0.40 398	1.07 505	0.80 556	1.99 534	1.27 494	1.25 459	1.22 423	1.09 455	1.01 514	2.46 551	8.57 689	0.59 651	12.85 726	0.62 657	0.67 665	0.45 593	0.48 593

1111x	1.96 639	0.32 347	1.54 547	0.54 325	0.30 208	1.00 489	0.69 521	2.47 635	1.33 530	1.21 441	1.44 514	1.21 482	1.11 549	8.49 692	16.14 712	0.22 376	0.23 524	0.22 356	0.23 464	0.25 438	0.26 422

ADCPNet	1.97 641	0.78 618	9.38 682	0.74 574	0.61 551	2.73 663	1.36 644	2.11 561	1.66 617	1.92 631	1.70 583	2.45 652	2.07 652	2.50 558	6.84 683	0.38 591	0.38 632	0.38 601	0.43 628	0.47 604	0.50 602

zh-sn7	2.00 642	1.73 682	9.50 683	0.77 593	0.73 589	1.77 611	1.32 641	2.08 555	1.66 617	1.91 629	2.48 648	1.81 604	2.25 664	5.74 641	4.07 664	0.33 559	0.33 607	0.32 554	0.32 581	0.44 590	0.46 591

WCMA_ROB	2.05 643	0.55 561	1.77 567	0.74 574	0.61 551	2.24 643	1.56 656	2.17 588	1.79 632	4.16 692	6.36 691	5.66 692	4.66 696	3.19 584	2.77 644	0.55 646	0.45 648	0.40 612	0.43 628	0.48 606	0.50 602

RainbowNet	2.06 644	1.86 684	1.97 585	2.86 694	2.25 689	2.03 633	1.79 669	2.77 662	1.92 640	1.54 579	1.84 604	1.95 619	1.73 633	2.23 532	1.38 573	3.40 702	0.86 687	2.39 695	1.00 684	2.94 692	2.42 691

MSMD_ROB	2.08 645	0.61 579	1.15 462	0.71 554	0.62 555	4.00 686	0.93 593	1.94 521	1.79 632	4.71 698	4.60 680	8.14 702	3.87 691	3.75 601	1.65 606	0.54 642	0.48 655	0.55 648	0.58 656	0.53 621	0.52 608

Selective-IGEV-i16pc	2.09 646	0.31 326	19.73 707	0.57 385	0.39 383	2.72 661	1.47 649	1.46 381	1.31 525	0.83 291	1.23 432	1.05 439	0.63 341	7.69 683	0.83 470	0.41 605	0.22 495	0.22 356	0.23 464	0.22 369	0.24 376

Wz-Net-TNSev	2.10 647	2.71 705	9.30 681	0.72 560	0.65 564	2.41 651	1.81 673	2.45 630	1.77 627	1.62 598	1.56 553	2.56 655	2.01 648	5.30 629	4.46 667	0.41 605	0.38 632	0.33 566	0.37 614	0.54 624	0.64 637

ADCMid	2.11 648	0.90 629	8.39 678	0.75 583	0.69 582	1.98 629	1.14 624	2.18 589	1.67 619	2.85 670	1.85 607	2.35 647	2.02 650	2.35 543	10.58 699	0.34 569	0.32 601	0.39 606	0.44 631	0.51 615	0.53 611

ADCP+	2.12 649	0.56 565	10.01 685	0.68 525	0.91 636	2.25 644	1.04 611	1.92 517	1.50 597	1.58 589	1.34 479	1.73 592	1.62 620	2.27 537	13.20 702	0.25 449	0.22 495	0.32 554	0.29 555	0.38 560	0.34 529

WZ-Net	2.14 650	1.08 644	11.68 691	0.89 633	0.78 612	1.76 609	1.59 658	2.39 623	2.03 647	2.11 646	1.95 618	2.30 644	2.28 665	5.94 648	3.86 663	0.35 579	0.27 564	0.29 523	0.32 581	0.52 616	0.50 602

AnyNet_C32	2.14 650	1.45 666	7.38 671	0.95 648	1.12 658	2.23 642	2.34 690	2.10 560	1.54 601	2.44 657	1.79 595	2.04 633	1.66 626	2.69 567	10.48 698	0.38 591	0.35 618	0.35 582	0.42 624	0.50 612	0.60 632

NVStereoNet_ROB	2.17 652	1.18 652	3.51 642	1.14 662	1.26 672	1.57 592	1.51 651	2.19 591	2.11 652	2.04 642	4.80 682	3.17 672	2.11 657	7.97 686	2.10 624	1.12 678	0.94 692	1.10 678	1.34 691	0.95 661	1.31 673
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 653	1.29 662	4.14 650	1.10 658	0.78 612	5.00 694	2.38 693	2.47 635	2.67 671	1.94 635	2.28 636	2.66 659	1.70 629	9.10 694	2.29 635	0.68 662	0.52 663	0.68 661	0.71 668	1.17 671	0.81 657

SANet	2.26 654	0.70 607	6.94 668	0.69 538	0.46 459	2.76 664	1.76 667	2.61 651	5.84 702	2.45 658	3.52 669	3.71 676	3.38 685	5.90 645	2.14 626	0.34 569	0.31 588	0.32 554	0.29 555	0.54 624	0.43 581

test_sample8	2.29 655	0.51 545	1.35 520	0.58 400	0.40 398	1.07 505	0.80 556	2.03 544	1.22 464	2.28 652	1.33 475	4.98 690	2.51 672	2.46 551	8.57 689	0.59 651	12.85 726	0.62 657	0.67 665	0.45 593	0.48 593

Selective-IGEV-i16pb	2.30 656	0.35 427	19.92 708	0.60 427	0.40 398	2.59 656	1.50 650	3.09 674	1.91 639	0.98 335	1.68 579	1.37 528	0.99 504	8.11 688	0.96 512	0.38 591	0.21 474	0.22 356	0.26 506	0.25 438	0.29 474

ADCS	2.35 657	1.26 659	6.54 665	0.85 618	0.77 608	2.18 641	1.79 669	2.47 635	2.20 656	2.80 669	2.14 631	2.38 648	2.09 653	2.81 572	13.83 708	0.43 611	0.41 639	0.40 612	0.45 634	0.59 632	0.67 639

MeshStereo	2.36 658	0.60 574	1.05 429	0.63 465	0.51 493	2.58 654	0.99 604	3.46 679	2.21 657	7.38 710	5.06 686	7.50 697	3.10 679	7.02 673	2.54 640	0.44 620	0.44 646	0.45 624	0.40 620	0.43 579	0.45 586
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
AnyNet_C01	2.38 659	2.21 694	10.17 686	0.99 651	0.79 614	3.12 672	2.37 691	2.69 659	1.89 638	2.58 665	2.44 645	2.70 660	1.86 643	3.65 595	7.12 684	0.41 605	0.41 639	0.40 612	0.42 624	0.68 645	0.79 655

DispFullNet	2.39 660	2.89 706	3.74 646	3.09 699	2.27 691	2.04 634	0.84 568	2.19 591	1.73 625	2.54 663	1.98 619	2.23 638	5.83 699	3.44 593	1.84 619	1.03 673	0.33 607	2.65 701	1.97 703	2.87 691	2.34 690

EDNetEfficient	2.40 661	1.14 650	8.59 679	0.77 593	0.73 589	1.06 502	1.53 654	1.54 401	4.06 690	4.87 699	2.81 655	2.23 638	3.53 686	3.04 579	9.65 695	0.27 497	0.24 535	0.27 495	0.31 573	0.70 647	0.67 639

MSAF-DinoV2	2.45 662	1.88 687	17.19 700	0.89 633	0.52 499	1.39 568	0.97 600	2.84 668	1.77 627	1.55 582	1.65 574	3.60 675	2.28 665	5.74 641	4.64 670	0.28 516	0.17 384	0.26 481	0.28 536	0.49 610	0.54 612

FCDSN-DC	2.47 663	0.65 596	1.00 412	0.85 618	0.75 602	2.26 645	0.97 600	2.31 611	1.83 635	5.52 705	7.65 698	7.72 700	7.70 706	4.43 611	2.64 641	0.52 640	0.48 655	0.52 639	0.52 649	0.57 629	0.59 629
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 664	0.72 612	18.07 705	0.72 560	0.53 507	1.85 621	0.86 577	1.80 476	2.40 660	1.54 579	1.42 508	1.13 470	1.17 562	4.18 605	4.80 673	0.25 449	0.20 456	0.23 394	0.19 324	7.64 717	0.38 554

ELAS	2.67 665	0.80 619	2.13 596	1.13 659	1.15 664	6.25 699	2.56 695	3.50 680	3.68 687	5.36 703	4.92 685	3.79 677	5.56 698	3.65 595	5.22 675	0.66 659	0.57 670	0.56 650	0.54 652	0.65 642	0.75 652
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 666	1.55 675	15.40 695	1.13 659	1.42 675	3.75 682	2.21 684	2.45 630	2.72 672	2.91 673	2.85 657	2.58 656	1.62 620	6.28 656	5.80 678	0.41 605	0.30 583	0.35 582	0.35 606	0.52 616	0.54 612

RTSA	2.76 666	1.55 675	15.40 695	1.13 659	1.42 675	3.75 682	2.21 684	2.45 630	2.72 672	2.91 673	2.85 657	2.58 656	1.62 620	6.28 656	5.80 678	0.41 605	0.30 583	0.35 582	0.35 606	0.52 616	0.54 612

WAO-7	2.78 668	1.54 674	2.18 599	1.41 672	1.19 668	3.92 685	2.01 678	4.19 690	3.89 689	2.98 675	5.47 687	4.18 680	3.28 682	8.24 690	4.27 665	1.13 679	1.01 696	1.18 679	1.13 690	1.19 672	1.13 671

MADNet+	2.80 669	3.38 709	11.57 690	1.50 676	1.21 671	3.18 674	2.00 675	3.52 681	2.61 665	1.81 621	2.09 627	2.83 661	2.18 661	7.55 680	5.44 677	0.84 665	0.83 682	0.71 663	0.66 664	1.05 668	1.08 668

IMH-64-1	2.82 670	1.87 685	1.77 567	3.31 701	2.69 698	3.22 675	2.07 679	4.25 692	2.77 675	2.46 659	3.78 672	3.05 667	2.34 668	4.67 617	3.00 650	3.84 707	0.84 685	2.75 702	1.39 692	3.34 700	2.93 700

IMH-64	2.82 670	1.87 685	1.77 567	3.31 701	2.69 698	3.22 675	2.07 679	4.25 692	2.77 675	2.46 659	3.78 672	3.05 667	2.34 668	4.67 617	3.00 650	3.84 707	0.84 685	2.75 702	1.39 692	3.34 700	2.93 700

pmcnn	2.84 672	0.46 522	5.19 658	0.68 525	0.42 430	1.55 589	1.16 627	2.32 612	1.60 613	2.72 666	7.49 696	17.96 716	1.48 613	6.04 649	6.64 682	0.18 202	0.15 317	0.15 50	0.12 48	0.20 296	0.20 256

ACVNet_2	2.86 673	1.47 668	8.28 676	2.68 692	2.26 690	2.70 660	1.84 674	3.41 677	3.04 677	2.27 651	3.42 668	4.58 682	2.10 654	5.91 646	1.62 600	2.58 693	0.67 677	2.22 689	0.85 674	2.79 689	2.47 692

ELAS_RVC	2.87 674	0.80 619	3.22 636	1.16 664	1.12 658	2.92 670	5.33 706	2.98 671	4.18 692	5.04 700	4.82 683	4.71 684	8.23 707	4.25 608	4.79 671	0.67 660	0.57 670	0.57 652	0.53 651	0.66 643	0.74 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 675	0.61 579	1.15 462	0.75 583	0.57 532	2.85 668	1.05 612	3.44 678	2.64 669	6.93 706	7.63 697	9.86 707	7.02 704	5.76 643	4.31 666	0.54 642	0.48 655	0.51 637	0.50 645	0.53 621	0.52 608

FC-DCNN v2	2.96 676	0.61 579	1.13 455	0.75 583	0.57 532	2.90 669	1.06 614	3.59 683	2.66 670	7.05 707	7.66 699	10.26 710	7.17 705	6.27 655	4.49 669	0.54 642	0.48 655	0.51 637	0.50 645	0.53 621	0.52 608

WAO-6	2.98 677	1.67 680	1.88 577	2.38 688	2.30 692	3.53 678	2.37 691	4.38 694	4.64 696	2.42 655	4.50 676	4.85 686	2.99 678	5.22 627	5.37 676	1.77 684	1.16 702	2.31 691	1.47 697	2.42 684	1.99 686

ACVNet-4b	3.05 678	1.42 665	18.09 706	2.85 693	2.33 693	2.32 649	1.22 633	2.47 635	2.21 657	1.26 471	2.36 640	2.64 658	1.46 609	6.32 659	1.23 551	3.29 699	0.45 648	2.37 692	1.02 686	3.03 696	2.61 694

ACVNet_1	3.08 679	1.48 669	17.70 701	2.90 696	2.35 695	2.30 646	1.43 647	3.16 675	2.26 659	1.91 629	2.05 625	3.51 674	2.32 667	3.71 600	1.58 593	3.25 698	0.66 676	2.40 696	1.06 687	3.07 697	2.59 693

MonStereo1	3.22 680	1.70 681	2.23 604	2.51 690	2.33 693	5.55 697	1.61 659	3.55 682	4.67 697	3.29 684	8.09 702	4.79 685	3.75 688	6.30 658	2.79 645	2.52 691	0.64 674	1.91 687	1.07 688	2.53 686	2.62 695

PWCK	3.24 681	2.37 695	10.86 688	2.14 683	1.14 662	3.71 680	4.19 704	3.02 673	3.55 686	3.05 678	3.63 670	3.09 670	2.35 670	8.16 689	3.41 656	2.17 688	0.96 693	1.77 684	1.01 685	2.84 690	1.40 677

IMH	3.35 682	1.95 688	1.86 576	3.30 700	2.72 700	4.03 688	2.00 675	4.58 696	3.83 688	2.87 671	6.99 694	4.69 683	3.21 681	6.77 669	2.97 649	3.91 710	0.89 689	2.78 704	1.40 696	3.36 702	2.93 700

LVE	3.40 683	1.80 683	2.21 601	2.90 696	2.44 696	3.27 677	2.25 686	4.80 697	5.06 698	2.43 656	6.79 692	5.99 693	2.64 676	9.20 696	2.28 633	3.30 700	1.11 701	2.38 693	1.48 698	2.95 694	2.62 695

Dean	3.77 684	1.65 678	17.87 702	3.01 698	2.54 697	3.15 673	2.10 682	4.80 697	4.42 693	2.89 672	6.03 689	5.45 691	2.55 675	3.40 592	2.13 625	3.22 697	0.89 689	2.51 699	1.07 688	3.07 697	2.65 698

JetBlue	4.18 685	2.45 700	10.42 687	1.40 669	2.89 702	10.68 705	10.68 709	3.91 686	2.52 661	2.74 667	3.39 667	4.50 681	4.27 694	7.97 686	7.67 687	0.89 666	0.97 694	0.89 668	0.92 676	2.26 682	2.21 688

notaker	4.29 686	2.42 698	5.06 656	3.89 710	3.29 707	4.00 686	2.25 686	4.93 699	3.47 685	4.21 694	6.79 692	7.67 699	3.37 684	9.25 698	6.47 680	4.09 712	1.42 704	3.35 711	2.13 707	4.11 709	3.54 706

ktn	4.56 687	2.41 697	2.54 614	3.79 709	3.25 705	4.81 693	2.91 699	5.52 701	7.36 704	4.12 691	14.55 715	7.54 698	3.70 687	7.84 685	3.35 655	4.06 711	1.86 708	3.26 710	2.22 708	3.27 699	2.86 699

WAO-8	4.57 688	2.01 689	2.58 617	2.37 686	2.21 687	9.75 701	1.71 663	6.04 705	16.34 715	4.11 689	7.69 700	7.41 695	3.85 689	10.02 709	3.85 661	2.05 686	1.09 699	2.44 697	1.39 692	2.56 687	1.86 684

Venus	4.57 688	2.01 689	2.58 617	2.37 686	2.21 687	9.75 701	1.71 663	6.04 705	16.34 715	4.11 689	7.69 700	7.41 695	3.85 689	10.02 709	3.85 661	2.05 686	1.09 699	2.44 697	1.39 692	2.56 687	1.86 684

MultiAttention	4.59 690	0.35 427	0.90 362	0.75 583	0.46 459	31.81 729	4.41 705	2.35 620	1.41 565	1.64 602	2.43 644	2.42 651	0.70 374	38.40 731	1.78 617	0.23 403	0.15 317	0.30 535	0.30 567	0.48 606	0.48 593

SGM+DAISY	5.38 691	1.28 661	8.24 675	1.27 667	1.16 666	10.62 704	16.01 716	2.93 670	2.53 662	8.64 713	13.03 710	8.26 703	13.38 712	6.34 661	7.59 686	1.07 676	1.05 698	1.00 675	0.98 681	1.02 665	1.12 670

TorneroNet-64	5.41 692	2.10 692	2.43 609	3.49 704	2.83 701	9.90 703	2.13 683	8.87 711	16.79 720	5.39 704	9.18 705	10.68 712	3.92 692	9.55 700	5.11 674	3.36 701	0.86 687	2.88 705	1.62 699	3.76 705	3.37 704

MADNet++	5.41 692	3.18 707	6.43 664	4.66 714	3.95 711	6.15 698	6.75 707	4.51 695	4.51 695	5.06 701	6.27 690	4.96 688	6.14 700	9.39 699	11.70 700	4.71 713	4.19 715	3.97 713	3.33 711	4.08 708	4.25 712

UNDER WATER	5.68 694	2.46 701	15.52 697	3.98 712	3.53 708	5.15 695	2.74 697	5.58 702	16.41 718	4.00 687	4.56 677	9.12 705	6.43 702	6.22 652	9.11 692	3.85 709	1.35 703	3.18 709	1.98 704	4.51 712	3.84 710

DStereoSA	5.78 695	1.09 646	8.20 674	2.07 682	4.09 712	4.26 690	21.23 719	4.17 689	5.59 700	1.96 638	12.40 709	1.57 566	13.59 713	7.02 673	13.02 701	0.90 667	3.63 713	0.91 670	3.68 714	1.84 677	4.43 713

UNDER WATER-64	5.84 696	2.48 702	17.93 703	3.97 711	3.58 709	7.70 700	3.03 700	5.72 704	14.13 710	4.18 693	4.00 674	9.27 706	6.80 703	6.20 651	9.22 693	3.67 704	1.52 706	3.14 707	1.95 702	4.43 711	3.83 709

DStereoFS	6.12 697	2.43 699	7.51 672	2.47 689	2.16 685	16.09 711	8.18 708	4.22 691	12.08 709	3.74 686	14.16 713	7.84 701	13.66 714	7.03 675	9.84 696	0.90 667	1.49 705	1.23 680	2.79 710	1.36 674	3.31 703

LSM	6.55 698	1.26 659	15.64 698	1.79 679	68.74 737	1.67 601	2.08 681	2.26 600	2.59 664	3.13 681	3.08 663	1.90 608	1.81 639	2.89 575	2.16 628	0.43 611	0.59 673	0.50 635	0.58 656	0.64 640	17.24 725

tt	6.61 699	0.28 229	6.10 662	3.77 708	2.17 686	11.53 706	19.61 717	13.53 717	5.81 701	3.00 676	2.82 656	4.97 689	6.33 701	3.83 603	7.23 685	9.13 719	11.32 725	5.87 718	6.22 720	6.01 714	2.63 697

JetRed	7.02 700	8.94 713	25.72 720	2.89 695	3.27 706	14.25 710	12.27 713	6.69 707	4.45 694	4.46 695	4.56 677	6.65 694	5.43 697	7.46 679	14.41 710	2.60 694	3.31 710	2.61 700	2.30 709	4.34 710	3.79 708

xyz-stereo	7.03 701	0.24 108	70.23 741	0.44 123	0.21 22	29.74 723	0.49 402	1.03 224	0.77 230	1.45 559	26.78 724	1.17 476	1.19 571	4.72 620	1.32 566	0.16 104	0.12 55	0.20 277	0.14 165	0.17 149	0.14 26

MANE	7.50 702	0.64 590	7.97 673	1.40 669	2.10 684	16.86 713	12.56 714	12.91 716	17.51 723	8.50 712	11.60 708	14.66 713	13.33 711	12.02 713	13.28 703	0.62 654	0.52 663	0.52 639	1.90 701	0.56 627	0.58 626

SGM-ForestM	7.81 703	0.48 533	11.02 689	0.74 574	0.40 398	16.83 712	12.72 715	7.91 709	8.13 705	11.53 715	10.25 707	22.44 726	14.01 715	17.02 716	20.52 716	0.38 591	0.39 637	0.37 595	0.36 609	0.37 554	0.38 554

coex-ft	8.35 704	2.39 696	100.24 743	0.68 525	0.54 514	1.77 611	1.57 657	1.71 452	11.00 707	18.91 724	3.76 671	3.85 678	8.23 707	3.29 589	6.58 681	0.31 544	0.31 588	0.32 554	0.31 573	0.69 646	0.57 623

LE_ROB	8.35 704	0.47 527	27.42 724	0.83 611	0.34 310	2.84 667	3.36 701	4.03 688	27.04 728	25.20 728	8.72 704	8.55 704	27.35 728	7.37 678	22.13 717	0.22 376	0.20 456	0.20 277	0.21 404	0.25 438	0.25 400

KSHMR	8.76 706	2.14 693	3.59 643	3.60 707	3.13 704	4.15 689	2.67 696	5.61 703	58.90 744	3.04 677	55.71 742	4.94 687	2.54 674	4.61 616	3.05 652	3.49 703	1.57 707	3.14 707	1.98 704	3.84 706	3.49 705

U	9.23 707	0.22 55	0.65 201	0.48 199	53.11 736	61.26 741	0.24 68	0.77 114	0.55 150	0.37 90	0.30 38	0.29 43	0.34 103	0.34 4	0.27 53	0.20 302	0.12 55	60.47 740	4.24 715	0.18 199	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 708	11.55 715	15.31 694	20.99 722	18.49 716	13.94 709	10.69 710	16.07 718	4.14 691	5.27 702	5.64 688	16.22 715	12.57 709	7.57 681	10.26 697	7.44 717	2.38 709	4.30 715	3.43 712	11.37 720	10.87 717

EDNetEfficientorigin	10.59 709	1.52 673	177.33 744	0.68 525	0.54 514	1.66 600	1.20 632	1.94 521	3.39 683	4.69 697	3.37 666	3.08 669	2.79 677	3.25 587	3.63 658	0.26 476	0.24 535	0.33 566	0.28 536	0.85 656	0.87 660

TorneroNet	10.72 710	2.09 691	2.76 623	3.48 703	3.03 703	44.72 731	2.31 688	8.62 710	67.06 745	7.45 711	23.21 723	10.59 711	4.28 695	9.03 693	9.00 691	3.67 704	0.91 691	3.04 706	1.63 700	3.92 707	3.55 707

HanzoNet	11.92 711	5.12 710	17.18 699	4.19 713	3.59 710	5.16 696	2.82 698	7.41 708	9.96 706	33.31 738	27.60 725	22.25 725	37.31 733	18.18 718	13.57 704	8.13 718	3.44 712	3.50 712	3.44 713	7.77 718	4.52 714

DGTPSM_ROB	13.06 712	8.27 711	22.29 712	9.53 716	18.14 714	11.53 706	31.97 724	10.82 714	16.25 713	7.14 708	19.39 721	10.12 708	16.69 717	9.85 704	22.49 719	4.77 714	8.72 718	5.37 716	10.24 725	6.15 715	11.56 718

DPSMNet_ROB	13.08 713	8.28 712	22.32 713	9.54 717	18.15 715	11.53 706	31.98 725	10.83 715	16.27 714	7.17 709	19.40 722	10.12 708	16.69 717	9.87 705	22.50 720	4.78 715	8.72 718	5.38 717	10.25 726	6.16 716	11.59 719

USTest	14.33 714	14.93 716	21.00 710	17.41 718	16.02 713	23.11 715	33.76 726	22.02 719	11.81 708	9.47 714	10.19 706	15.94 714	13.17 710	17.25 717	22.38 718	3.81 706	5.01 716	6.17 719	6.18 719	9.23 719	7.81 716

light-stereo	14.46 715	1.65 678	20.58 709	19.82 719	25.36 723	19.10 714	0.90 584	9.64 713	6.02 703	19.83 725	46.75 740	67.67 742	2.22 662	32.02 729	2.68 642	1.65 683	3.82 714	0.79 664	0.95 679	3.54 703	4.12 711

iinet-test	18.01 716	18.04 717	23.78 715	20.87 720	19.69 718	26.45 717	35.63 727	25.63 723	15.99 711	13.41 716	13.26 711	20.54 717	17.74 720	20.59 719	25.07 723	9.57 720	8.78 720	9.86 722	9.83 722	13.20 721	12.18 720

IINet	18.01 716	18.04 717	23.78 715	20.87 720	19.69 718	26.45 717	35.63 727	25.63 723	15.99 711	13.41 716	13.26 711	20.54 717	17.73 719	20.59 719	25.07 723	9.57 720	8.78 720	9.86 722	9.83 722	13.20 721	12.18 720

DPSM_ROB	19.12 718	19.13 720	25.13 718	22.15 724	20.86 721	28.06 720	37.75 730	27.18 725	16.95 721	14.25 718	15.07 716	21.66 720	18.69 722	21.83 722	26.51 726	10.15 723	9.30 723	10.45 724	10.41 727	14.00 723	12.85 723

DPSM	19.12 718	19.13 720	25.13 718	22.15 724	20.86 721	28.06 720	37.75 730	27.18 725	16.95 721	14.25 718	15.07 716	21.66 720	18.69 722	21.83 722	26.51 726	10.15 723	9.30 723	10.45 724	10.41 727	14.00 723	12.85 723

Selective-IGEV-i1pa	20.34 720	26.89 726	23.27 714	3.54 705	1.82 681	32.96 730	20.08 718	31.17 729	25.55 724	24.32 727	27.65 726	33.37 729	27.28 727	32.74 730	27.03 728	20.62 735	6.83 717	12.51 726	4.91 718	3.61 704	20.74 726

LRCNet_RVC	22.79 721	32.09 727	22.06 711	29.83 726	26.15 724	4.40 692	0.84 568	22.64 720	2.10 651	26.93 729	29.25 727	23.03 727	15.56 716	23.91 724	18.92 715	32.00 736	20.04 737	34.68 736	32.13 737	30.66 735	28.52 734

DLNR_Zeroshot_test	23.23 722	48.25 740	43.77 728	177.04 743	78.39 739	0.35 46	0.21 28	23.33 721	0.82 255	0.67 256	0.86 275	0.58 244	0.30 70	1.64 452	0.48 306	10.69 725	0.13 148	0.18 198	0.14 165	76.63 742	0.23 350

DLNR-FE	23.24 723	48.33 741	43.35 727	177.19 744	78.30 738	0.35 46	0.21 28	23.45 722	0.82 255	0.67 256	0.86 275	0.58 244	0.29 58	1.62 450	0.48 306	10.93 726	0.13 148	0.18 198	0.14 165	76.65 743	0.23 350

DPSimNet_ROB	24.77 724	9.69 714	61.46 740	3.56 706	19.46 717	25.95 716	77.56 743	5.09 700	16.60 719	21.50 726	29.82 728	25.12 728	85.69 743	13.37 715	23.07 722	7.23 716	17.79 728	8.55 720	7.57 721	4.57 713	31.84 735

BEATNet-Init1	27.39 725	21.01 722	73.65 742	1.07 655	0.80 616	56.07 732	22.82 720	33.14 733	31.71 730	51.78 744	52.93 741	65.63 741	48.54 741	48.75 743	36.36 732	0.52 640	0.47 653	0.54 644	0.54 652	0.64 640	0.72 647

fast-reg	38.09 726	38.29 729	49.94 730	45.01 736	43.13 734	57.09 740	76.20 736	54.42 736	33.68 731	28.38 730	30.12 729	41.22 733	35.75 730	42.56 734	52.82 736	19.55 727	18.65 729	20.83 727	20.77 729	28.16 727	25.19 727

Hybrid-DGEV	38.41 727	38.43 734	50.24 733	44.83 733	41.93 729	56.45 734	76.20 736	54.48 741	33.86 733	28.46 732	30.13 730	43.49 734	37.75 738	43.77 739	53.30 738	20.31 731	18.69 731	21.02 728	20.97 730	28.20 730	25.72 728

CasAABBNet	38.42 728	38.42 731	50.26 734	44.76 731	41.87 728	56.47 735	76.22 739	54.44 737	33.92 736	28.53 735	30.36 735	43.53 737	37.59 736	43.77 739	53.32 740	20.27 728	18.70 732	21.03 729	21.04 732	28.19 729	25.79 730

RAFT-FEzeroshot	38.43 729	38.42 731	50.19 731	44.92 734	41.98 731	56.48 737	76.24 740	54.46 739	33.87 734	28.51 733	30.31 733	43.61 738	37.54 734	43.76 736	53.32 740	20.29 729	18.70 732	21.03 729	21.04 732	28.21 731	25.79 730

RAFT-FE	38.43 729	38.42 731	50.19 731	44.92 734	41.98 731	56.48 737	76.24 740	54.46 739	33.87 734	28.51 733	30.31 733	43.61 738	37.54 734	43.76 736	53.32 740	20.29 729	18.70 732	21.03 729	21.04 732	28.21 731	25.79 730

FlowAnything	38.45 731	38.38 730	50.32 735	44.77 732	41.97 730	56.43 733	76.20 736	54.49 742	34.43 738	28.45 731	30.15 731	43.52 736	37.69 737	43.76 736	53.31 739	20.36 732	18.71 735	21.03 729	21.10 736	28.18 728	25.74 729

Selective-RAFT-Error	38.47 732	38.44 735	50.38 736	44.74 730	42.01 733	56.47 735	76.24 740	54.44 737	34.02 737	28.59 736	30.30 732	43.51 735	38.10 739	43.69 735	53.24 737	20.36 732	18.72 736	21.05 733	21.02 731	28.25 733	25.87 733

HaxPig	39.02 733	41.39 737	41.59 725	30.10 727	32.36 725	29.49 722	27.65 722	30.56 728	37.94 739	43.75 739	43.81 737	33.42 730	35.69 729	41.51 732	40.33 734	43.91 740	47.48 743	45.87 737	47.14 739	42.29 736	44.06 738

AVERAGE_ROB	40.42 734	42.30 738	42.61 726	36.91 729	35.54 727	30.42 724	27.59 721	37.45 735	38.45 740	44.87 740	44.27 738	37.55 732	36.69 731	41.82 733	40.25 733	45.36 741	46.73 742	47.09 738	46.32 738	42.47 737	43.74 737

MEDIAN_ROB	42.01 735	44.30 739	44.14 729	35.08 728	34.90 726	31.33 728	29.90 723	36.77 734	40.11 741	47.14 743	46.55 739	37.49 731	38.50 740	44.30 742	42.32 735	47.93 742	49.31 744	49.68 739	49.00 740	44.98 738	46.46 739

Anonymous_1	42.79 736	18.71 719	24.75 717	21.81 723	45.16 735	27.68 719	37.52 729	28.64 727	16.34 715	14.72 720	14.53 714	20.60 719	17.82 721	21.52 721	25.88 725	113.45 745	8.91 722	100.63 741	126.37 743	158.50 746	12.31 722

LSM0	42.92 737	38.72 736	50.66 737	47.49 737	110.18 745	56.77 739	75.87 735	54.87 743	33.74 732	29.48 737	31.12 736	43.77 740	37.12 732	43.85 741	53.44 743	20.50 734	18.67 730	21.05 733	21.07 735	28.37 734	41.73 736

PML	51.64 738	37.49 728	14.31 693	7.45 715	20.27 720	107.80 744	231.34 747	8.94 712	27.70 729	86.74 745	268.93 747	69.03 743	61.09 742	24.71 728	14.36 709	9.71 722	3.40 711	9.60 721	4.67 717	20.46 726	4.76 715

xxxxx1	54.34 739	26.72 723	27.03 721	114.14 740	99.00 740	30.68 725	47.19 732	32.52 730	26.09 725	17.85 721	17.48 718	21.86 722	20.92 724	24.38 725	33.78 729	34.73 737	41.33 739	157.67 744	175.68 744	65.82 739	71.99 742

tt_ll	54.34 739	26.72 723	27.03 721	114.14 740	99.00 740	30.68 725	47.19 732	32.52 730	26.09 725	17.85 721	17.48 718	21.86 722	20.92 724	24.38 725	33.78 729	34.73 737	41.33 739	157.67 744	175.68 744	65.82 739	71.99 742

ff	54.34 739	26.72 723	27.03 721	114.14 740	99.00 740	30.68 725	47.19 732	32.52 730	26.09 725	17.85 721	17.48 718	21.86 722	20.92 724	24.38 725	33.78 729	34.73 737	41.33 739	157.67 744	175.68 744	65.82 739	71.99 742

RSGM-EC	88.73 742	82.35 742	50.81 738	105.24 738	99.50 743	93.69 742	125.26 744	90.19 744	46.12 742	45.12 741	57.25 743	101.03 744	88.09 744	153.95 744	152.34 745	105.29 743	59.41 745	113.44 742	52.73 741	91.73 744	61.05 740

acva	88.73 742	82.35 742	50.81 738	105.24 738	99.50 743	93.69 742	125.26 744	90.19 744	46.12 742	45.12 741	57.25 743	101.03 744	88.09 744	153.95 744	152.34 745	105.29 743	59.41 745	113.44 742	52.73 741	91.73 744	61.05 740

Selective-IGEV-i16pa	99.10 744	136.42 744	18.03 704	1.63 677	1.03 651	188.26 746	3.57 702	184.13 747	171.49 747	89.33 746	181.04 745	121.37 746	199.53 747	226.69 747	143.13 744	134.07 746	21.81 738	32.22 735	4.64 716	2.18 680	121.36 745

test_example2	192.91 745	210.59 745	206.44 745	199.86 745	204.90 746	172.02 745	182.95 746	138.34 746	134.89 746	193.14 747	200.54 746	186.77 747	177.82 746	204.95 746	207.57 747	221.83 747	238.70 747	186.02 747	190.07 747	226.94 747	173.78 746

GS-Stereo							0.35 202	1.31 348	0.53 138	0.38 101	0.39 64	0.32 67	0.33 95	0.45 41	0.29 81	0.20 302	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

FSD					0.52 499	0.54 233	0.58 473	0.71 77	0.54 141	0.54 208	0.53 153	0.60 255	0.52 263	0.58 105	0.56 367	0.51 639	0.48 655	0.50 635	0.49 643	0.50 612

ccccc		492.94 746		530.37 746	529.69 747	476.06 747		494.48 748		446.40 748		473.27 748		541.46 748		660.58 748	458.79 748	353.88 748	309.98 748	597.94 748

Low-res two-view benchmark